[发明专利]一种基于年-月分解的多周期煤炭调运优化方法

说明书

本发明提供了一种基于年‑月分解的多周期煤炭调运优化方法，包括步骤0：组织煤炭调运调查，设定模型所用的参数及确定参数；步骤1：确定产运销各环节利润：产运销各环节利润计算包括产销运各环节总收入、销售成本、存储成本、自产煤炭或外购煤炭的单位生产成本、煤炭运价成本和港口服务费用；步骤2：确定模型约束条件：根据煤炭调运的实际情况及假设条件；步骤3：确定煤炭调运方案优化目标：目标为产销运的总利润最大，建立季月分解模式下煤炭调运优化模型；步骤4：采用内点算法进行求解，计算最优解即总利润最大煤炭调运方案。该方法对季月分解模式下的煤炭调运方案的合理求解途径，具有较强的理论价值和现实意义，能够实现煤炭供应链的全局最优。

技术领域

本发明属于煤炭调运优化的技术领域，特别是涉及一种基于年-月分解的多周期煤炭调运优化方法。

背景技术

目前传统能源集团的煤炭调运计划编制主要依靠人工实现，各层业务人员根据历史情况和自身经验，制定各层面的调运计划，较少进行精细化的科学决策。煤炭调运计划的制定需要考虑煤矿的生产能力或采购能力、装车站的装车能力，铁路的运输能力和市场的需求等众多因素，单单依靠人工的方式来进行决策，难以实现煤炭供应链的全局最优，且很多时候完全依靠历史经验进行决策，缺乏科学性。

发明内容

技术方案：针对这个问题，本发明基于大型能源企业的生产实际，对煤炭调运计划分级制定过程进行理论研究。本发明构建了具有计划分解逻辑的煤炭调运季月分解优化模型，并采用内点算法进行问题的求解，提供的一种基于年-月分解的多周期煤炭调运优化方法，包括如下五个步骤，具体如下：

步骤0：组织煤炭调运调查，设定模型所用的参数及确定参数；

步骤1：确定产运销各环节利润：产运销各环节利润计算包括产销运各环节总收入、销售成本、存储成本、自产煤炭或外购煤炭的单位生产成本、煤炭运价成本和港口服务费用；

步骤2：确定模型约束条件：考虑考虑煤炭调运的实际情况及假设条件；

步骤3：确定煤炭调运方案优化目标：该问题的优化目标为产销运的总利润最大，因此建立季月分解模式下煤炭调运优化模型；

步骤4：采用内点算法进行求解，计算最优解即总利润最大煤炭调运方案。