傅繼強(山東京博控股股份有限公司, 山東 濱州 256500)
一般情況下,研究煉油化工生產調度優化系統都傾向于建模方法及優化算法等方面。然而,對于煉油化工生產調度問題在研究過程中會發現,它具有連續性、離散變量性等多約束非線性特點。所以,在研究過程中可能不斷的增加了規模系數,從而使得難度系數也增大。由此,出現了三種調度優化方法,分別為數學規劃、模擬型和智能型方法。
(1)目標函數造成的影響 一般情況下,煉油化工企業生產經營的目標就是既能保障生產高效平穩的進行,又能實現生產效益、追求收益最大化。所以,煉油化工企業的調度系統的目標函數就是生產效率和收益最大化。在生產過程中,影響生產效率和收益最大化的因素有很多,不可能在限定的時間內滿足所有的約束條件,求出最佳的解決方案。
由于煉油化工企業的生產系統復雜、規模龐大,隨之其調度系統的模型也具有復雜性和規模性。整個生產系統是由各個局部設備共同協調完成,每項局部設備還需要自己的約束條件,數量的不同性,并不一定各項局部設備具有同樣的標準,很可能存在相反的目標。如果確保每項局部目標函數的最大化并不一定就能使整個生產系統的目標函數實現最大化。
(2)時間尺度造成的影響 時間尺度因素是影響調度模型建立的關鍵性因素。煉油化工企業生產調度問題在研究過程中會發現,它具有連續性、離散變量性等多約束非線性特點。在模型建立時,每項操作都是和時間緊密聯系在一起的。為了避免在連續性、離散變量性特點上出現時間尺度問題,要著重注意時間尺度的設立方式。
(1)數學規劃方法 數學規劃方法就是將生產調度問題轉化為數學規劃模型,采用數學中的運籌學方法,運用數學知識中的整數規劃、線性非線性規劃、動態規劃等方面知識,對調度最優化、近似優化問題予以解決。數學規劃方法也稱為嚴格優化調度方法。
生產調度模型具有連續量性及離散變量性特點。一般情況下,針對這一特點采用的是混合整數線性規劃(MILP)和混合整數非線性規劃(MINLP)方法。例如,Coxhead對煉油廠的調度優化進行建模時使用經典的MILP模型;為了求解生產調度和重調度(Re-scheduling)問題,Roslof等人開發了一種基于MILP的算法等。
針對數學規劃方法來說,它具有良好的把控全局性優勢,任務分配和排序都很得當。能夠使得全局求解保證凸和非凸問題的解決。但是,調度生產參數并不是一成不變的,如果參數變化了,就是使得算法的精準性得不到確認。生產調度的復雜性,使得數學規劃方法模式的單一性參數不能代表所有的參數,這就使得求解的過程變得困難及計算的結果不精準。所以,結合不同業務范圍、地域范圍將完成的調度問題劃分成若干個子問題,對子問題進行求解,最終實現子問題最優化,但是在進行子問題整合的過程中,并不一定實現全局最優化。
(2)模擬型方法 模擬型方法是指使用離散事件模擬建立調度生產系統,對所有環節進行動態模擬,不斷建立調度生產系統的離散模擬系統。模擬型方法也被稱為系統仿真方法,也是調度研究中心最常用的方法之一。模擬型方法是完全照搬設計生產環境,不需要進行計算或是分析,是真實的在運行時解決問題。模擬調度模型是以圖形化流程為基礎,模擬仿真系統為核心,進行實際驗證解決調度方案的可行性,將最終的結果用圖形的方式清晰、可操作性的表達出來。
對于模擬型方法區別于數字規劃方法,它是既涵蓋了數字模型,并且著重表達系統運行的邏輯關系,并且采用簡化的視圖模型清晰的表達出來。而且它涵蓋了所有分配、排序和時間選擇決策的結果分析,再加上結果分析的有效評價,使得模擬型方法成為選擇最多、反饋效果最好的生產調度方法。
截止目前,模擬型方法并不能起到優化功能的作用。但是,后續出現了智能優化型調度方法,使得二者有機的結合,實現了提高調度系統搜索和優化功能,逐漸成為應用最為廣范的調度方法。例如,Artiba 和 Riane利用專家系統技術、仿真技術及優化算法開發了一個化工廠的生產計劃和調度系統;目前煉油化工調度開發平臺使用較多的 ORION 系統中也涵蓋了模擬型系統的功能。
(3)智能優化法 智能優化方法是通過借助類型各異的原理方法,結合調度人員的調度經驗、調度過程中的決策方式,將生產調度問題采用抽象式的表達經驗形式的模式。同時,將以上模型的建立運用到某一個特定的調度過程中,真正解決生產調度過程中的問題,使得局部達到最佳狀態,進而實現整體的最佳狀態。另外,根據原理使用的不同和方法使用的不同,也可以將智能優化方法分為約束規劃、約束導向、規則推理等三種類型。
綜上所述,截止目前,針對煉油化工企業生產調度系統領域的研究也越來越多,成果也越來越顯著,使得生產調度優化技術的應用呈現多樣性,并沒有統一的、公認的標準方法。對于生產調度系統的建立需要基層人員的操作和生產計劃協調一致,同時也要關注對先進技術的使用在建立模型優化功能的指導工作。
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