基于NSGA-HVC算法的含高熔点原油单管道炼油系统短期调度优化

为了解决含高熔点原油的单管道短期调度优化问题,对调度过程中出现的目标函数和约束条件建立数学模型,并采用基于超体积贡献(HVC)的进化算法优化求解该问题。通过种群聚类获得唯一目标值集合,然后计算HVC,并根据目标价值优化参考点的选取,提出改进的基于HVC的非支配排序遗传算法(NSGA-HVC)对含高熔点原油的单管道短期调度问题进行多目标优化求解。实例分析表明,与其他算法相比,NSGA-HVC算法的求解性能更优,超体积(HV)指标高于其他算法10%左右,所得解集表现出更好的多样性和收敛性。将NSGA-HVC算法得到的调度结果与已有文献进行对比,结果表明所提算法在不同目标上的优化效果提升了3.1%~24.1%,整体上调度成本显著降低。

双管道输送原油短期生产计划初态达成分析

为满足双管道输送高熔点原油短期生产计划运行的初态条件,基于双管道输送高熔点原油短期生产计划的Petri网模型,分析了在指令下达时,高熔点原油短期生产计划模型从稳态转变为满足初态条件的状态的过程。以控制理论的观点,并对系统状态转变过程进行调整,以达到满足初态条件的状态,使得基于Petri网模型的高熔点原油短期生产计划在实际生产运作中切实可行。最后,给出实例验证提出的方法。