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文檔簡(jiǎn)介
1、煉油生產(chǎn)企業(yè)是流程工業(yè)的典型代表,激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)使煉油企業(yè)提高利潤(rùn)和減小成本的壓力越來越大。生產(chǎn)調(diào)度作為煉油企業(yè)過程綜合自動(dòng)化系統(tǒng)(Computer Integrated Processing System,CIPS)的中間環(huán)節(jié),處于企業(yè)運(yùn)營(yíng)的核心位置,是企業(yè)信息集成和任務(wù)集成的核心,是企業(yè)在現(xiàn)有條件下提高資源利用率、降低能耗、節(jié)約成本、提高效益、增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)能力的重要手段。目前的煉油過程調(diào)度往往忽略了由于生產(chǎn)活動(dòng)改變而導(dǎo)致的煉油裝置長(zhǎng)過渡
2、過程,得到的是粗放化的調(diào)度結(jié)果。因而,研究煉油過程動(dòng)態(tài)優(yōu)化和調(diào)度,對(duì)提高生產(chǎn)調(diào)度的質(zhì)量和企業(yè)效益具有重要的意義。
煉油生產(chǎn)過程具有連續(xù)、平穩(wěn)、高能耗、裝置復(fù)雜且有較長(zhǎng)的過渡過程等突出特點(diǎn)。當(dāng)物料切換、裝置開停等計(jì)劃內(nèi)事件或原料中斷、裝置故障等計(jì)劃外隨機(jī)事件發(fā)生時(shí)都會(huì)引起裝置的過渡過程。本文研究了計(jì)劃內(nèi)事件引起的裝置過渡過程,在調(diào)度模型中包含裝置過渡過程,從而實(shí)現(xiàn)了調(diào)度與控制的有機(jī)銜接。對(duì)計(jì)劃外隨機(jī)事件,如何有效結(jié)合調(diào)度專家
3、的經(jīng)驗(yàn),在保證調(diào)度方案可行的同時(shí),具有一定的全局最優(yōu)性,是目前煉油企業(yè)動(dòng)態(tài)調(diào)度問題中的一個(gè)難點(diǎn),也是本文的另一個(gè)研究點(diǎn)。
本文的主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:
(1)介紹了煉油企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度在綜合自動(dòng)化系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)中的地位和作用,指出調(diào)度與控制的結(jié)合點(diǎn)在于穩(wěn)態(tài)優(yōu)化。概括了煉油過程中各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的生產(chǎn)調(diào)度研究現(xiàn)狀,并對(duì)當(dāng)前煉油企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度建模和優(yōu)化的方法進(jìn)行了比較研究。認(rèn)為將數(shù)學(xué)規(guī)劃、啟發(fā)式方法和人工智能相結(jié)合,在優(yōu)化
4、性和實(shí)時(shí)性之間找到一個(gè)令人滿意的平衡點(diǎn),是解決動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度的關(guān)鍵問題。并結(jié)合煉油過程的特點(diǎn),指出了煉油廠過程生產(chǎn)調(diào)度建模中存在的主要問題。
(2)根據(jù)對(duì)裝置過渡過程的分析,給出了面向調(diào)度的裝置過渡過程模型的一般形式。對(duì)模型的特性分析表明,過渡過程模型可實(shí)現(xiàn)調(diào)度與控制之間的不同時(shí)間域轉(zhuǎn)換,能夠得到優(yōu)化控制的設(shè)定值,可以得到調(diào)度所需要的動(dòng)態(tài)收率,完全能夠滿足調(diào)度對(duì)模型的輸入輸出要求。以催化裂化裝置為例,在七集總模型基礎(chǔ)上化簡(jiǎn)得
5、到催化裂化裝置的過渡過程模型,并驗(yàn)證了其有效性。通過催化裂化過渡過程模型,得到了部分指導(dǎo)裝置優(yōu)化控制的指令,為實(shí)現(xiàn)調(diào)度與控制之間的連接打下了基礎(chǔ)。
(3)煉油裝置生產(chǎn)活動(dòng)的改變常常存在比較長(zhǎng)的過渡過程,根據(jù)過渡過程的這一特點(diǎn),采用連續(xù)時(shí)間建模方式,以最大利潤(rùn)為目標(biāo),建立起包含過渡過程的生產(chǎn)調(diào)度模型。通過開關(guān)變量的設(shè)置可以在平穩(wěn)態(tài)時(shí)將調(diào)度模型中的很多約束簡(jiǎn)化處理,不會(huì)增加模型的復(fù)雜性。仿真結(jié)果表明,所建模型可以實(shí)現(xiàn)更加精細(xì)化
6、的調(diào)度,有效提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。根據(jù)模型的特點(diǎn),基于對(duì)慣性權(quán)重和加速系數(shù)的改進(jìn)策略,設(shè)計(jì)了改進(jìn)的兩階段PSO算法。仿真實(shí)驗(yàn)表明該算法在求解TSP問題時(shí)具有較好的穩(wěn)定性和魯棒性。
(4)針對(duì)動(dòng)態(tài)調(diào)度中規(guī)則獲取困難的問題,基于粗集在知識(shí)獲取方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),把變精度粗集應(yīng)用于生產(chǎn)調(diào)度中,描述了在大量歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)中獲取調(diào)度規(guī)則的過程及其應(yīng)用實(shí)例。對(duì)調(diào)度中存在的多決策屬性并存的決策表分解問題,提出了有因果關(guān)系決策屬性的決策表分解方法。
7、針對(duì)粗集應(yīng)用中的決策表屬性約簡(jiǎn)問題,提出了有約束指導(dǎo)的屬性約簡(jiǎn)算法。對(duì)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研和根據(jù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)得到的煉油廠調(diào)度規(guī)則進(jìn)行了歸納和總結(jié),并舉例說明了規(guī)則在動(dòng)態(tài)調(diào)度中的應(yīng)用。
(5)對(duì)于流程工業(yè)來說,由于生產(chǎn)工藝基本固定,物料流動(dòng)的先后順序基本確定,裝置也沒有頻繁的切換?;诹鞒棠M的思想,結(jié)合現(xiàn)代計(jì)算機(jī)軟件技術(shù),將數(shù)學(xué)規(guī)劃、啟發(fā)式方法和人工智能有效結(jié)合,設(shè)計(jì)了動(dòng)態(tài)調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng),在一定程度上解決了石油煉制行業(yè)動(dòng)態(tài)調(diào)度的建模困難,并
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