Lingo在求解典型流體系統(tǒng)能耗模型中的應用

宋麗斐 李琦芬 上海電力學院 能源與機械工程學院陳 池 唐永東 上海寶鋼節(jié)能技術(shù)有限公司

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Lingo在求解典型流體系統(tǒng)能耗模型中的應用

宋麗斐 李琦芬 上海電力學院 能源與機械工程學院
陳 池 唐永東 上海寶鋼節(jié)能技術(shù)有限公司

摘要：隨著工業(yè)流體系統(tǒng)可能運行方式的增加，其優(yōu)化問題將趨于復雜，因此要求有全面而正確的優(yōu)化數(shù)學模型和優(yōu)化算法。以某鋼廠直接冷卻水系統(tǒng)1.2 MPa泵區(qū)為例，通過建立相關數(shù)學模型，采用Lingo優(yōu)化求解，并用流體系統(tǒng)仿真平臺Flowmaster進行數(shù)值實驗來驗證Lingo求解的可行性，最終得運用優(yōu)化求解器Lingo進行優(yōu)化求解所得結(jié)果是可靠的。此項研究將為自適應控制的實現(xiàn)提供流體自適應優(yōu)化分配算法，是流體能耗與流場優(yōu)化分配的核心策略。

關鍵詞：典型流體系統(tǒng)；能耗模型；Lingo優(yōu)化求解

Fund Item: Shanghai Municipal Science and Technology Commission Plan Project（13dz1201700）

隨著工業(yè)流體系統(tǒng)可能運行方式（泵臺數(shù)組合、閥門開度等）的增加，優(yōu)化問題、優(yōu)化模型將趨于復雜，對于大型復雜的優(yōu)化模型，包含變量和約束條件較多，通過手工計算求解這類問題是非常困難的。因此，尋求合適的數(shù)學模型求解軟件是首選需解決的問題。

通常用到的數(shù)學模型求解軟件有：MATLAB、Mathematica、Maple等。其中MATLAB 適合數(shù)值運算，語言也更貼近大部分編程語言。另外，它是開放的，有大量工程學科的工具箱可以直接應用，有強大的仿真工具simulink（建模、仿真的基礎），但是在純數(shù)學領域不如Mathematica和Maple。因此，在工程運算中，常用的數(shù)學軟件為MATLAB。但使用MATLAB或Mathematica等編程計算雖然可行，但一般情況下程序編寫繁瑣，不僅容易出錯，還可能耗費大量的時間和精力。

而由美國芝加哥大學的Linus Schrage教授于1980年前后開發(fā)的求解最優(yōu)化問題的LINGO軟件包，在求解大型線性、非線性和整數(shù)規(guī)劃問題方面具有編程簡單，計算穩(wěn)定可靠和求解迅速的優(yōu)勢。其內(nèi)置的建模語言提供了幾十個內(nèi)部函數(shù)，能以較少的語句、較直觀的方式描述較大規(guī)模的優(yōu)化模型。

優(yōu)化求解器Lingo的應用范圍十分廣泛，可應用于工程技術(shù)、經(jīng)濟管理、科學研究和日常生活等諸多領域中的各種優(yōu)化問題求解中[1-6]。為了說明優(yōu)化求解器Lingo在求解典型流體系統(tǒng)能耗模型中的應用，本文以工程實例進行說明，并用流體系統(tǒng)仿真軟件Flowmaster進行數(shù)值實驗以驗證Lingo優(yōu)化求解結(jié)果的可靠性。

1 工業(yè)流體系統(tǒng)典型研究對象選擇

工業(yè)流體系統(tǒng)廣泛存在于如航空航天、能源動力、汽車、冶金、船舶工業(yè)等各行業(yè)生產(chǎn)過程中。本文選擇在鋼鐵企業(yè)中在煉鐵、煉鋼連鑄、軋鋼等主體生產(chǎn)中起著至關重要的作用的循環(huán)冷卻水系統(tǒng)為研究對象。

鋼廠中的直接冷卻循環(huán)水系統(tǒng)主要處理軋線的直接冷卻水和沖氧化鐵皮水，使用后的水不僅水溫升高，而且含有大量的氧化鐵皮和廢油。直接冷卻循環(huán)水系統(tǒng)中的各組成部分皆可作為獨立的系統(tǒng)進行分析研究。

為簡潔明了闡明問題，本文將選取某鋼廠的直接冷卻水系統(tǒng)（如圖1所示）中的1.2 MPa泵區(qū)（如圖2所示）為研究對象。

圖1　某鋼廠直接冷卻水系統(tǒng)框圖

通過對其進行現(xiàn)場調(diào)研，知該區(qū)的流程為：C泵池的水通過泵、管道、單向閥（check valve）和蝶閥（butterfly valve）匯集到主管道，流入旋流池。且由圖2可知，該區(qū)有9條支路，且在各支路上均有1臺泵、1個單向閥和1個蝶閥。依據(jù)現(xiàn)場調(diào)研數(shù)據(jù)，整理各典型流體系統(tǒng)中設備的相關參數(shù)如下。

圖2　1.2 MPa泵區(qū)系統(tǒng)簡圖

1.1 流體動力設備泵的配備

通過現(xiàn)場調(diào)研，知該區(qū)域中有9臺350S-125型離心水泵。水泵的性能曲線及詳細數(shù)據(jù)可見圖3和表1。

圖3　350S-125型水泵的性能曲線

表1　350S-125型水泵數(shù)據(jù)

1.2管路的相關設置

由圖2可知管路中的管道較多，因此為了便于說明，設管道L11、L12、L13串聯(lián)所在支路為L1，同理得支路L2、L3、L4、L5、L6、L7、L8、L9。通過現(xiàn)場調(diào)研，得各管道管材為鋼管，支路L1、L3、L5、L7、L9上的管道管長及管徑相同，支路L2、L4、L6、L8上的管道管長及管徑相同，故只列出了L1、L2的管長、管徑（如表2所示）。

表2　管道參數(shù)

1.3閥門的配置

在此工程實例中，有兩種閥門：單向閥和蝶閥。

蝶閥的口徑為0.53 m，其局部損失系數(shù)與閥門開度之間的關系，如表3所示。

2 相關優(yōu)化數(shù)學模型的建立

通過研究分析，建立該研究對象的能耗數(shù)學模型。根據(jù)優(yōu)化模型的三要素，得在本文中的決策變量、目標函數(shù)、約束條件分別為：

（1）決策變量：

流量q、轉(zhuǎn)速比Ni、狀態(tài)因數(shù)wi、Hazen-Williams粗糙系數(shù)CHW、蝶閥的局部損失系數(shù)m

（2）建立優(yōu)化目標函數(shù)：

由于每臺泵的運行狀態(tài)不確定，故引入狀態(tài)因數(shù)wi，當wi取值為1時，則表示泵運行；當wi取值為0時，則表示泵不運行。

表3　蝶閥局部阻力系數(shù)

（3）根據(jù)工程需求及工藝要求明確約束條件：1）由于在正常工作時，泵需至少有兩臺正常工作，因此知

2）泵所提供的能量需克服系統(tǒng)中的靜揚程和管路系統(tǒng)的阻力損失。為了使泵工作時能量達到平衡、工作穩(wěn)定，故所求工況點應滿足：

另，滿足：

3）泵的流量需滿足：

4）根據(jù)工藝要求，1.2 MPa區(qū)域需滿足的供水量即主管路流量的范圍為：

則在任意轉(zhuǎn)速下的流量取值范圍為：

即

5）泵需在高效區(qū)（η≥0.8 ）工作，故：

6）由于管材為鋼管，故CHW的取值范圍為：

7）管路中有蝶閥，蝶閥的局部損失系數(shù)m的取值范圍為：

由上述數(shù)學表達式可知，該模型為非線性規(guī)劃問題。采用Lingo進行非線性優(yōu)化求解。

3 Lingo優(yōu)化求解

本文采用的優(yōu)化求解器Lingo可以用于一些線性和非線性方程組的求解等，因此，可以用于求解非線性規(guī)劃，是求解此類優(yōu)化模型的最佳選擇。

3.1Lingo求解原理

Lingo軟件內(nèi)部有4個基本求解程序用于求解不同類型的優(yōu)化模型：

（1）直接求解程序（direct solver）；

（2）線性優(yōu)化求解程序（linear solver）；（3）非線性優(yōu)化求解程序（nonlinear solver）；

（4）分支定界管理程序（branch and bound manager）。

線性優(yōu)化求解程序通常使用單純形算法，也提供了內(nèi)點算法以解決大規(guī)模問題。非線性優(yōu)化求解程序采用的是順序線性規(guī)劃法（sequential linear programming，SLP），即通過迭代求解一系列線性規(guī)劃來逼近、達到求解非線性規(guī)劃的目的。非線性優(yōu)化求解程序也可以使用其它算法，如順序二次規(guī)劃法（sequential quadratic programming，SQP），廣義既約梯度法（generalized reduced gradient，GRG），并可以讓軟件自動選擇多個初始點開始進行多次求解，以便通過找到多個局部最優(yōu)解增加找到全局最優(yōu)解的可能性。Lingo還配備了全局最優(yōu)解，主要的思想是把原問題分解成一系列的凸規(guī)劃，這是也要調(diào)用分支定界管理程序進行控制。

3.2Lingo求解結(jié)果及分析

根據(jù)所建立的優(yōu)化數(shù)學模型及Lingo的模型組成原則等編寫Lingo語言程序，Lingo運行求解得結(jié)果整理如表4、表5所示。

通過Lingo優(yōu)化求解結(jié)果，可知：

1）系統(tǒng)中有6臺泵（1、2、3、5、7、9）并聯(lián)運行，其余3臺泵（4、6、8）不運行，且運行的各泵轉(zhuǎn)速為1 450×0.96=1 392 r/min，功率為466.75 kW，效率為0.8，處于高效區(qū)運行；

2）各泵軸功率為466.75 kW，故系統(tǒng)泵軸功率約為466.75×6=2 800.5 kW，

3）系統(tǒng)的主管流量約為2 m3/s，每小時耗水量約為2×3 600=7 200 m3/h；

4）各支路蝶閥開度值為1，即全開狀態(tài)。此時，蝶閥的局部損失系數(shù)為最小值、局部損失為最小值。

為了明確Lingo求解結(jié)果的可靠性，本文采用流體系統(tǒng)仿真平臺Flowmaster進行數(shù)值實驗來驗證。

表4　Lingo優(yōu)化求解結(jié)果——泵

表5　Lingo優(yōu)化求解結(jié)果——蝶閥開度

4 Flowmater數(shù)值實驗驗證

為驗證Lingo求解結(jié)果的可靠性，本文將采用得到充分認同的流體系統(tǒng)仿真平臺Flowmaster進行數(shù)值實驗驗證。

根據(jù)Lingo求解結(jié)果，對Flowmaster的運行操作。根據(jù)流體系統(tǒng)圖搭建的組件網(wǎng)絡如圖4所示，模擬結(jié)果如圖5、圖6（計算得到的流量與壓力標注于圖中）所示。

圖4　Flowmaster模擬1.2MPa區(qū)運行狀態(tài)系統(tǒng)圖

圖5　Flowmaster模擬1.2MPa區(qū)運行結(jié)果——流量

圖6　Flowmaster模擬1.2MPa區(qū)運行結(jié)果——壓降

Lingo求解結(jié)果與Flowmaster數(shù)值實驗結(jié)果對比分析結(jié)果如表6、表7、表8、表9所示，由于運行中的泵所在支路L1、L3、L5、L7、L9的流量值、水頭損失值等是相同的，故本文列出了支路L1、L2的數(shù)值。

結(jié)論如下：

1）由表6、表7可知，F(xiàn)lowmaster數(shù)值實驗的結(jié)果與Lingo優(yōu)化求解結(jié)果中泵的數(shù)據(jù)（包括流量、揚程、效率、功率）相差不大，且相對誤差較??；

2）由表8、表9可知，F(xiàn)lowmaster數(shù)值實驗的結(jié)果與Lingo優(yōu)化求解結(jié)果中管路水頭損失差值不大，且相對誤差較小。

綜上所述，通過流體系統(tǒng)仿真平臺Flowmaster驗證得，運用Lingo優(yōu)化求解器求得數(shù)值是可靠的。

表6　Flowmaster數(shù)值實驗結(jié)果與Lingo優(yōu)化求解結(jié)果對照表——泵（L1）

表7　Flowmaster數(shù)值實驗結(jié)果與Lingo優(yōu)化求解結(jié)果對照表——泵（L2）

表8　Flowmaster數(shù)值實驗結(jié)果與Lingo優(yōu)化求解結(jié)果對照表——水頭損失（L1）

表9　Flowmaster數(shù)值實驗結(jié)果與Lingo優(yōu)化求解結(jié)果對照表——水頭損失（L2）

5 結(jié)語

本文以某鋼廠的直接冷卻水系統(tǒng)某壓力區(qū)為工程分析實例，對系統(tǒng)中的相關數(shù)據(jù)進行了搜集、整理，建立相關優(yōu)化模型、進行優(yōu)化求解、分析其優(yōu)化結(jié)果，運用Lingo優(yōu)化求解器求得最優(yōu)運行方案，最終得系統(tǒng)的優(yōu)化運行狀態(tài)與流體優(yōu)化分配結(jié)果。并用流體系統(tǒng)仿真平臺Flowmaster進行了數(shù)值實驗來驗證Lingo求解的可靠性。經(jīng)過驗證表明，運用Lingo優(yōu)化求解器所得優(yōu)化求解結(jié)果是可靠的。

本文在研究過程中的優(yōu)化過程、方法及結(jié)果為將為自適應控制的實現(xiàn)提供流體自適應優(yōu)化分配算法，是流體能耗與流場優(yōu)化分配的核心策略。

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Application of Lingo to Solve Typical Fluid Systems Energy Consumption Model

Song Lifei, Li Qifeng
Shanghai Electric Power University
Energy and Mechanical Engineering College
Chen Chi, Tang Yongdong
Shanghai BaoSteel Energy Saving Technology Co.,Ltd

Abstract:With increasing possible operation modes of industrial fluid systems, their optimization problems will tend to be complex, the article introduces comprehensive and correct optimization mathematical model and optimization algorithm.For example, some steel plants have 1.2 MPa direct cooling water pumps area.Through building up relevant mathematical model and applying Lingo optimal solution, fluid system simulation platform Flowmaster carries out numerical experiments to verify the feasibility of Lingo solution.Optimization solver Lingo final solution is solid and correct.This research puts forward fluid systems adaptive optimal allocation algorithm for adaptive control realization, which is core strategy of fluid energy consumption and flow field optimization.

Key words:Typical Fluid Systems, Energy Consumption Model, Lingo Optimization Solution

DOI:10.13770/j.cnki.issn2095-705x.2016.03.006

基金項目：上海市科委科研計劃項目（13dz1201700）