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(chǎn)調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)都傾向于建模方法及優(yōu)化算法等方面。然而,對于煉油化工生產(chǎn)調(diào)度問題在研究過程中會發(fā)現(xiàn),它具有連續(xù)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(guī)模系數(shù),從而使得難度系數(shù)也增大。由此,出現(xiàn)了三種調(diào)度優(yōu)化方法,分別為數(shù)學(xué)規(guī)劃、模擬型和智能型方法。
(1)目標函數(shù)造成的影響 一般情況下,煉油化工企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的目標就是既能保障生產(chǎn)高效平穩(wěn)的進行,又能實現(xiàn)生產(chǎn)效益、追求收益最大化。所以,煉油化工企業(yè)的調(diào)度系統(tǒng)的目標函數(shù)就是生產(chǎn)效率和收益最大化。在生產(chǎn)過程中,影響生產(chǎn)效率和收益最大化的因素有很多,不可能在限定的時間內(nèi)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(yè)的生產(chǎn)系統(tǒng)復(fù)雜、規(guī)模龐大,隨之其調(diào)度系統(tǒng)的模型也具有復(fù)雜性和規(guī)模性。整個生產(chǎn)系統(tǒng)是由各個局部設(shè)備共同協(xié)調(diào)完成,每項局部設(shè)備還需要自己的約束條件,數(shù)量的不同性,并不一定各項局部設(shè)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(shù)的最大化并不一定就能使整個生產(chǎn)系統(tǒng)的目標函數(shù)實現(xiàn)最大化。
(2)時間尺度造成的影響 時間尺度因素是影響調(diào)度模型建立的關(guān)鍵性因素。煉油化工企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度問題在研究過程中會發(fā)現(xiàn),它具有連續(xù)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(lián)系在一起的。為了避免在連續(xù)性、離散變量性特點上出現(xiàn)時間尺度問題,要著重注意時間尺度的設(shè)立方式。
(1)數(shù)學(xué)規(guī)劃方法 數(shù)學(xué)規(guī)劃方法就是將生產(chǎn)調(diào)度問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)規(guī)劃模型,采用數(shù)學(xué)中的運籌學(xué)方法,運用數(shù)學(xué)知識中的整數(shù)規(guī)劃、線性非線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃等方面知識,對調(diào)度最優(yōu)化、近似優(yōu)化問題予以解決。數(shù)學(xué)規(guī)劃方法也稱為嚴格優(yōu)化調(diào)度方法。
生產(chǎn)調(diào)度模型具有連續(xù)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(shù)線性規(guī)劃(MILP)和混合整數(shù)非線性規(guī)劃(MINLP)方法。例如,Coxhead對煉油廠的調(diào)度優(yōu)化進行建模時使用經(jīng)典的MILP模型;為了求解生產(chǎn)調(diào)度和重調(diào)度(Re-scheduling)問題,Roslof等人開發(fā)了一種基于MILP的算法等。
針對數(shù)學(xué)規(guī)劃方法來說,它具有良好的把控全局性優(yōu)勢,任務(wù)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(diào)度生產(chǎn)參數(shù)并不是一成不變的,如果參數(shù)變化了,就是使得算法的精準性得不到確認。生產(chǎn)調(diào)度的復(fù)雜性,使得數(shù)學(xué)規(guī)劃方法模式的單一性參數(shù)不能代表所有的參數(shù),這就使得求解的過程變得困難及計算的結(jié)果不精準。所以,結(jié)合不同業(yè)務(wù)范圍、地域范圍將完成的調(diào)度問題劃分成若干個子問題,對子問題進行求解,最終實現(xiàn)子問題最優(yōu)化,但是在進行子問題整合的過程中,并不一定實現(xiàn)全局最優(yōu)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(diào)度生產(chǎn)系統(tǒng),對所有環(huán)節(jié)進行動態(tài)模擬,不斷建立調(diào)度生產(chǎn)系統(tǒng)的離散模擬系統(tǒng)。模擬型方法也被稱為系統(tǒng)仿真方法,也是調(diào)度研究中心最常用的方法之一。模擬型方法是完全照搬設(shè)計生產(chǎn)環(huán)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(diào)度模型是以圖形化流程為基礎(chǔ),模擬仿真系統(tǒng)為核心,進行實際驗證解決調(diào)度方案的可行性,將最終的結(jié)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(qū)別于數(shù)字規(guī)劃方法,它是既涵蓋了數(shù)字模型,并且著重表達系統(tǒng)運行的邏輯關(guān)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(jié)果分析,再加上結(jié)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(chǎn)調(diào)度方法。
截止目前,模擬型方法并不能起到優(yōu)化功能的作用。但是,后續(xù)出現(xiàn)了智能優(yōu)化型調(diào)度方法,使得二者有機的結(jié)合,實現(xiàn)了提高調(diào)度系統(tǒng)搜索和優(yōu)化功能,逐漸成為應(yīng)用最為廣范的調(diào)度方法。例如,Artiba 和 Riane利用專家系統(tǒng)技術(shù)、仿真技術(shù)及優(yōu)化算法開發(fā)了一個化工廠的生產(chǎn)計劃和調(diào)度系統(tǒng);目前煉油化工調(diào)度開發(fā)平臺使用較多的 ORION 系統(tǒng)中也涵蓋了模擬型系統(tǒng)的功能。
(3)智能優(yōu)化法 智能優(yōu)化方法是通過借助類型各異的原理方法,結(jié)合調(diào)度人員的調(diào)度經(jīng)驗、調(diào)度過程中的決策方式,將生產(chǎn)調(diào)度問題采用抽象式的表達經(jīng)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(diào)度過程中,真正解決生產(chǎn)調(diào)度過程中的問題,使得局部達到最佳狀態(tài),進而實現(xiàn)整體的最佳狀態(tài)。另外,根據(jù)原理使用的不同和方法使用的不同,也可以將智能優(yōu)化方法分為約束規(guī)劃、約束導(dǎo)向、規(guī)則推理等三種類型。
綜上所述,截止目前,針對煉油化工企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)領(lǐng)域的研究也越來越多,成果也越來越顯著,使得生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化技術(shù)的應(yīng)用呈現(xiàn)多樣性,并沒有統(tǒng)一的、公認的標準方法。對于生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)的建立需要基層人員的操作和生產(chǎn)計劃協(xié)調(diào)一致,同時也要關(guān)注對先進技術(shù)的使用在建立模型優(yōu)化功能的指導(dǎo)工作。
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