基于Labview的不確定環(huán)境下化工廠蒸汽動力系統(tǒng)多目標(biāo)建模與實(shí)時操作優(yōu)化

石蓬軍, 曹萃文, 顧幸生

(華東理工大學(xué)化工過程先進(jìn)控制與優(yōu)化技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 200237)

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基于Labview的不確定環(huán)境下化工廠蒸汽動力系統(tǒng)多目標(biāo)建模與實(shí)時操作優(yōu)化

石蓬軍, 曹萃文, 顧幸生

(華東理工大學(xué)化工過程先進(jìn)控制與優(yōu)化技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 200237)

針對化工廠蒸汽動力系統(tǒng)運(yùn)行時操作單元蒸汽供需在不確定的時間以不確定的組合形式變化而造成的難以進(jìn)行實(shí)時操作優(yōu)化的問題,建立了多目標(biāo)非線性混合整數(shù)滾動規(guī)劃模型(MO-MINLP),并提出以Labview軟件為集成平臺,利用其數(shù)據(jù)采集與處理模塊實(shí)現(xiàn)對蒸汽動力系統(tǒng)操作運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時采集與處理;按照實(shí)時采集的描述不確定事件開始與結(jié)束的時刻劃分滾動優(yōu)化周期的時間間隔長度。利用上述方法對某真實(shí)化工廠的蒸汽動力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真,并實(shí)時將多目標(biāo)優(yōu)化決策結(jié)果以圖形化的形式顯示在Labview界面上。仿真結(jié)果表明,此方法很好地解決了理論與工業(yè)銜接的問題,具有良好的應(yīng)用價值。

Labview; 蒸氣動力系統(tǒng); 不確定環(huán)境; 實(shí)時操作優(yōu)化; 多目標(biāo)MINLP

化工廠蒸汽動力系統(tǒng)的真實(shí)運(yùn)行環(huán)境是動態(tài)和不確定的,如何實(shí)現(xiàn)既能滿足企業(yè)各裝置用汽需求,又能兼顧減少企業(yè)運(yùn)行成本、實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排等多種目標(biāo),成為近年來相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的研究人員做了大量的研究,其中以數(shù)學(xué)規(guī)劃法最為突出。這種方法首先根據(jù)蒸汽動力系統(tǒng)中的各種設(shè)備建立數(shù)學(xué)模型,然后依據(jù)蒸汽動力系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),根據(jù)物料及能量守恒建立以一個或者多個目標(biāo)為優(yōu)化目標(biāo)的整個蒸汽動力系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。文獻(xiàn)[1-3] 分別建立了LP、NLP數(shù)學(xué)規(guī)劃模型用以解決蒸汽動力系統(tǒng)多目標(biāo)運(yùn)行優(yōu)化問題,但沒有考慮到蒸汽動力系統(tǒng)的運(yùn)行優(yōu)化常伴隨著設(shè)備的選擇及啟停變化。文獻(xiàn)[4-9]分別考慮了在優(yōu)化模型中加入整數(shù)的因素建立混合整數(shù)優(yōu)化模型,將設(shè)備的啟停及選擇采用0-1變量進(jìn)行描述,含有這種變量的數(shù)學(xué)模型稱為混合整數(shù)規(guī)劃模型(MILP、MINLP)。其中Dai等[6]通過改進(jìn)的粒子群算法能夠很快地得到使得目標(biāo)最優(yōu)化的蒸汽動力系統(tǒng)的運(yùn)行策略。Chen等[7]以最小化年總成本為目標(biāo)確定超結(jié)構(gòu)和蒸汽動力系統(tǒng)的最優(yōu)化運(yùn)行配置。Zhang等[8]以相同的方法研究蒸汽動力系統(tǒng)在滿足工藝運(yùn)行需求的前提下最小化能源成本。上述研究均假定蒸汽動力系統(tǒng)處于確定環(huán)境中,然而實(shí)際的蒸汽動力系統(tǒng)運(yùn)行過程中不可避免地伴隨著各種不確定因素,包括沒有規(guī)律的設(shè)備故障、生產(chǎn)環(huán)境的變化以及具有周期性規(guī)律的供需變化。文獻(xiàn)[10-17]考慮了蒸汽動力系統(tǒng)運(yùn)行過程中可能存在的不確定因素,對蒸汽動力系統(tǒng)以不同的優(yōu)化目標(biāo)及策略進(jìn)行了研究。其中張冰劍等[10]建立了以設(shè)備維修時間為不確定因素的多周期運(yùn)行優(yōu)化模型。羅向龍等[11]提出將整個運(yùn)行過程以8 h為1個周期進(jìn)行多周期運(yùn)行優(yōu)化。另外羅向龍等[13]考慮了蒸汽動力系統(tǒng)的汽電需求的不確定因素,將蒸汽動力系統(tǒng)的運(yùn)行過程分為等間隔的多周期運(yùn)行過程。李暉等[15]將蒸汽動力系統(tǒng)優(yōu)化過程中的不確定因素分為汽電需求的確定性變化,并將其分周期處理。池曉等[17]以蒸汽需求量作為不確定參數(shù),在不確定參數(shù)的可行域中將其離散化轉(zhuǎn)換為確定性的多周期規(guī)劃問題。

在解決蒸汽動力系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化過程中的不確定問題時,很多學(xué)者將蒸汽動力系統(tǒng)的運(yùn)行過程分成多周期分別進(jìn)行優(yōu)化,這種優(yōu)化需要滿足某些運(yùn)行環(huán)境必須是周期性變化的,且必須事先知道某個周期的運(yùn)行時間長度,而實(shí)際的運(yùn)行過程中多數(shù)的不確定因素是沒有規(guī)律可循的,更不可能準(zhǔn)確地知道在某個狀態(tài)下蒸汽動力系統(tǒng)能夠持續(xù)運(yùn)行的時間長度。針對上述問題,本文提出以Labview軟件為集成平臺,利用其數(shù)據(jù)采集與處理模塊實(shí)現(xiàn)對蒸汽動力系統(tǒng)操作運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時采集與處理;按照實(shí)時采集的描述不確定事件開始與結(jié)束的時刻劃分滾動優(yōu)化周期的時間間隔長度。利用上述方法對某真實(shí)化工廠的蒸汽動力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真,并實(shí)時將多目標(biāo)優(yōu)化決策結(jié)果以圖形化的形式顯示在Labview界面上。仿真結(jié)果表明,本文方法可以很好地解決理論與工業(yè)銜接的問題。

1 MO-MINLP數(shù)學(xué)模型

1.1 目標(biāo)函數(shù)

目標(biāo)1為最小化蒸汽動力系統(tǒng)在t時間間隔、每單位時間的總運(yùn)行成本(CNY/h),其目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式如下:

(3)

(4)

(5)

其中:式(1)中Cpower,t前的負(fù)號表示蒸汽動力系統(tǒng)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的電力可以用于自身使用從而減少來自外部電力的成本;式(2)為nb臺燃煤鍋爐在t時間間隔、單位時間燃燒煤的總成本(CNY/h);式(3)為nb臺燃煤鍋爐及nr臺減溫減壓器在t時間間隔、單位時間使用水的總成本(CNY/h);式(4)為蒸汽動力系統(tǒng)中所有設(shè)備在t時間間隔、單位時間的總損耗成本(CNY/h);式(5)為ng組發(fā)電機(jī)組和nt臺汽輪機(jī)在t時間間隔、單位時間產(chǎn)生電力的總收益。

目標(biāo)2為最小化蒸汽動力系統(tǒng)在t時間間隔、各壓力等級蒸汽管線上單位時間內(nèi)蒸汽的總放空量,其目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式如下:

(6)

其中:EXTt表示蒸汽動力系統(tǒng)在t時間間隔內(nèi)、單位時間各壓力等級的總蒸汽放空量(t/h)。

1.2 約束條件

1.2.1 主要設(shè)備的運(yùn)行模型

(1) 燃煤鍋爐:鍋爐作為整個蒸汽動力系統(tǒng)的主要產(chǎn)汽單元,通過能量平衡建立其運(yùn)行模型如下:

(7)

(8)

(9)

式(8)表示在t時間間隔,流入減溫減壓器的減溫水的能量加上流入減溫減壓器的高壓蒸汽的能量等于流出減溫減壓器的低壓蒸汽的能量,SRk,t為減溫減壓器啟停狀態(tài)的0-1變量。式(9)表示在t時間間隔,流入減溫減壓器的減溫水的質(zhì)量流量加上流入減溫減壓器的蒸汽的質(zhì)量流量等于流出減溫減壓器的低壓蒸汽的質(zhì)量流量。

(2) 汽輪機(jī):汽輪機(jī)采用背壓式汽輪機(jī),它能夠帶動發(fā)電機(jī)組將蒸汽的熱能轉(zhuǎn)換為動能進(jìn)而轉(zhuǎn)換為電能,并且能夠?qū)⒂捎谧龉Χ禍販p壓的蒸汽作為低壓蒸汽供給低壓蒸汽用戶使用,表達(dá)式如下:

(10)

(3) 發(fā)電機(jī)組:流入發(fā)電機(jī)組的蒸汽的質(zhì)量流量與發(fā)電功率的關(guān)系與汽輪機(jī)類似,只是發(fā)電機(jī)組出口的蒸汽不再作為汽源回到蒸汽管網(wǎng)中去。SGk,t為發(fā)電機(jī)組的啟停狀態(tài)的0-1變量。

(11)

1.2.2 蒸汽供需平衡約束條件 蒸汽動力系統(tǒng)為各生產(chǎn)過程提供蒸汽,在每一壓力等級的蒸汽管網(wǎng)上必須滿足供汽量大于或者等于用汽量,高壓力等級上的用汽單元可以是低壓力等級的供汽單元,各壓力等級的平衡關(guān)系滿足如下一般平衡公式:

(12)

1.2.3 設(shè)備負(fù)載及流量上下限 在蒸汽動力系統(tǒng)的運(yùn)行過程中,為了保證蒸汽動力系統(tǒng)安全、連續(xù)地正常運(yùn)行,需要為每一個設(shè)備設(shè)置一定的負(fù)載限制,對某些流量也進(jìn)行合理的限制:

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

式(13)為鍋爐生產(chǎn)蒸汽流量的上下限;式(14)為汽輪機(jī)的蒸汽流量上下限;式(15)為發(fā)電機(jī)組蒸汽流量限制;式(16)為減溫減壓器入口蒸汽流量限制;式(17)為低壓力等級管線用汽單元不確定蒸汽流量的上下限;式(18)為低壓力等級廢熱鍋爐和余熱鍋爐兩類供汽單元不確定蒸汽產(chǎn)量的上下限。

1.3 模型中的變長時間間隔劃分及滾動優(yōu)化

蒸汽動力系統(tǒng)運(yùn)行過程中存在操作單元供需變化的事件,這些事件的開始和結(jié)束時刻對應(yīng)某些蒸汽管線的相關(guān)參數(shù)發(fā)生變化。用這些事件的開始與結(jié)束時刻確定當(dāng)前的時間間隔長度,這種時間間隔一定是不等長的。在這些變長時間間隔的開始和結(jié)束時刻,由于原模型中的參數(shù)發(fā)生劇烈變化,需進(jìn)行重新優(yōu)化(稱為“滾動優(yōu)化”)才能正確指導(dǎo)生產(chǎn)的運(yùn)行。優(yōu)化算法采用基于Pareto規(guī)則的多目標(biāo)差分進(jìn)化算法(MODE)。

2 問題描述及案例研究

2.1 問題描述

本文以某真實(shí)化工廠的實(shí)際蒸汽動力系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)作為仿真對象,考慮在操作單元蒸汽供需不確定下對該蒸汽動力系統(tǒng)進(jìn)行多目標(biāo)實(shí)時操作優(yōu)化。圖1所示為某化工廠蒸汽動力系統(tǒng)的工藝流程圖。其中S1壓力等級蒸汽管路上以3臺燃煤鍋爐作為產(chǎn)汽單元,所產(chǎn)生的高壓蒸汽一部分用于汽輪機(jī)組T1和T2發(fā)電,多余的蒸汽通過減溫減壓器D1減溫減壓后進(jìn)入3.82 MPa壓力等級的蒸汽管網(wǎng)中。S2 壓力等級的蒸汽供給發(fā)電機(jī)組G1、G2、蒸汽輪機(jī)組T3、T4發(fā)電,剩余的蒸汽則可以在需要時分別通過減溫減壓器D2降溫降壓后送到S4;或通過減溫減壓器D3降溫降壓后送到S3;或通過減溫減壓器D4降溫降壓后送到S5。S3壓力等級的蒸汽供給汽輪機(jī)組T5、T6發(fā)電,剩余的蒸汽則可以在需要時通過減溫減壓器D5降溫降壓后送到S4。S4壓力等級的蒸汽主要用于各低溫、低壓蒸汽用戶單元所需的蒸汽,S4上還有兩臺余熱鍋爐B4、B5用于產(chǎn)生低溫低壓蒸汽供給S4蒸汽管路,其中多余的蒸汽也可以通過減溫減壓器D6降溫、降壓后輸送到S5。S5壓力等級中的蒸汽主要供給低溫、低壓蒸汽用戶單元使用,也通過兩臺余熱鍋爐B6、B7提供低溫、低壓蒸汽。

圖1 某化工廠蒸汽動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig 1 Structure diagram of steam power system in chemical plant

在各壓力等級蒸汽管路中,每個壓力等級都有供汽單元和用汽單元,當(dāng)管路中蒸汽過多時則需要進(jìn)行排空處理。實(shí)際生產(chǎn)過程中各用汽單元的用汽量及供汽單元的供汽量往往會產(chǎn)生變化,這使得已有的確定性建模及優(yōu)化方法無法直接應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)中。本文提出了不確定環(huán)境下化工廠蒸汽動力系統(tǒng)多目標(biāo)建模與實(shí)時滾動操作優(yōu)化方法,有關(guān)前提和假設(shè)如下:

(1) 蒸汽動力系統(tǒng)中鍋爐、蒸汽輪機(jī)、發(fā)電機(jī)組等設(shè)備的運(yùn)行模型均采用線性化處理后的模型。

(2) 蒸汽動力系統(tǒng)優(yōu)化的目標(biāo)為最小化蒸汽動力系統(tǒng)的運(yùn)行成本;最小化蒸汽動力系統(tǒng)各壓力等級的蒸汽總放空量;采用基于Pareto準(zhǔn)則的多目標(biāo)差分進(jìn)化算法MODE實(shí)現(xiàn)對MO-MINLP模型的優(yōu)化。所取得的Pareto前沿中,采用文獻(xiàn)[18]中驗(yàn)證過的方法對多個目標(biāo)進(jìn)行歸一化和反歸一化來確定最優(yōu)解。

(3) 蒸汽動力系統(tǒng)優(yōu)化的決策變量為3臺蒸汽鍋爐的產(chǎn)汽流量;6臺汽輪機(jī)的蒸汽流量;6臺減溫減壓器的入口蒸汽流量;2臺發(fā)電機(jī)組的入口蒸汽流量;描述6臺減溫減壓器啟停狀態(tài)的0-1變量;描述2臺發(fā)電機(jī)組的啟停狀態(tài)的0-1變量。

(4) 不確定變量為蒸汽壓力等級S4上的2臺余熱鍋爐的供汽流量,由仿真實(shí)時檢測數(shù)據(jù)代入;蒸汽壓力等級S4上的各用汽單元的用汽流量,由仿真實(shí)時檢測數(shù)據(jù)代入;蒸汽壓力等級S5上的兩臺余熱鍋爐的供汽流量,由仿真實(shí)時檢測數(shù)據(jù)代入;蒸汽壓力等級S5上的各用汽單元的用汽流量,由仿真實(shí)時檢測數(shù)據(jù)代入。

(5) S1～S5壓力等級上的蒸汽壓力及溫度都不變,其熵焓值見表1。

表1 蒸汽動力系統(tǒng)各壓力等級蒸汽熵焓值

2.2 案例研究

如圖1所示,T1～T6為背壓式汽輪機(jī),其背壓輸出蒸汽壓力、溫度及負(fù)載范圍見表2。G1～G2為發(fā)電機(jī)組,負(fù)載范圍見表3,外購電價為0.582 CNY/(kW·h)。B1～B3為燃煤鍋爐,3臺燃煤鍋爐均可產(chǎn)生10 MPa、540 ℃的蒸汽,鍋爐效率均為92.14%,鍋爐的負(fù)載范圍如表4所示,燃煤的價格為650 CNY/t。各不確定參數(shù)負(fù)載范圍見表5。

采用基于Labview的不確定環(huán)境下滾動優(yōu)化方法對上述案例進(jìn)行優(yōu)化仿真,其中不確定環(huán)境下的變長時間間隔劃分方法見圖2。

表2 蒸汽輪機(jī)參數(shù)

表3 發(fā)電機(jī)組負(fù)載范圍及啟停狀態(tài)

表4 燃煤鍋爐的負(fù)載范圍

表5 不確定供汽、用汽單元負(fù)載范圍

3 Labview集成平臺中各個功能模塊的實(shí)現(xiàn)

Labview是一種圖形化的編程語言,與基于文本的程序開發(fā)語言最大的不同在于其產(chǎn)生的程序是以框圖的形式呈現(xiàn)出來的,其數(shù)據(jù)采集與顯示功能在虛擬儀器方面得到了廣泛的應(yīng)用,在流程工業(yè)中也常被用來作為上位機(jī)程序的開發(fā)。本文設(shè)計的Labview集成平臺主要包括前面板和程序框圖兩個部分,前面板用來顯示數(shù)據(jù),程序框圖用來進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理等邏輯控制。Labview集成平臺界面如圖3所示,程序框圖部分如圖4所示,主要包括數(shù)據(jù)采集仿真模塊、算法實(shí)現(xiàn)模塊、結(jié)果顯示模塊。

圖3 化工廠蒸汽動力系統(tǒng)Labview集成平臺Fig.3 Integrated platform of the steam power system in the chemical plant

圖4 Labview程序框圖Fig.4 Labview program flow chart

4 案例仿真結(jié)果及分析

表6所示為系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行后的實(shí)時操作數(shù)據(jù),其中tp表示不確定量發(fā)生變化的時間點(diǎn),MOC為當(dāng)前配置下目標(biāo)函數(shù)1的值,EXT表示當(dāng)前配置下目標(biāo)函數(shù)2的值。根據(jù)時間點(diǎn)可以看出每個優(yōu)化周期的時間間隔是不等長的,而且每次優(yōu)化的結(jié)果也是變化的。

表6 蒸汽動力系統(tǒng)部分實(shí)時操作優(yōu)化數(shù)據(jù)

表7所示為發(fā)電機(jī)組及減溫減壓器在實(shí)時操作優(yōu)化運(yùn)行過程中的啟停狀態(tài)。圖5所示為單次優(yōu)化結(jié)束后所有種群個體的目標(biāo)值經(jīng)過歸一化后的Pareto分布圖。由Pareto分布圖可以看出每次優(yōu)化兩個相互沖突的目標(biāo)會呈現(xiàn)如圖所示的Pareto前沿。圖6所示為采用Labview集成平臺實(shí)現(xiàn)的某化工廠蒸汽動力系統(tǒng)生產(chǎn)運(yùn)行實(shí)時多目標(biāo)操作優(yōu)化結(jié)果在工藝流程圖中的顯示,其能更直觀地顯示系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。

圖5 目標(biāo)歸一化后的Pareto前沿Fig.5 Pareto frontier after uniformization

表7 蒸汽動力系統(tǒng)部分實(shí)時操作優(yōu)化后的設(shè)備啟停狀態(tài)

圖6 蒸汽動力系統(tǒng)工藝結(jié)構(gòu)及實(shí)時優(yōu)化結(jié)果顯示Fig.6 Process diagram and real-time optimization results display of the steam power system

5 結(jié) 論

由仿真結(jié)果及分析可以看出,本文提出的基于Labview的多目標(biāo)混合整數(shù)滾動優(yōu)化方法解決了蒸汽動力系統(tǒng)運(yùn)行過程中蒸汽操作單元供需不確定而難以進(jìn)行優(yōu)化的問題,較之以往通過假定理想情況而進(jìn)行固定時間長度的多周期解決方案更加符合蒸汽動力系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行環(huán)境。同時采用基于Pareto準(zhǔn)則的混合整數(shù)多目標(biāo)規(guī)劃模型解決了設(shè)備啟停狀態(tài)造成的非線性及多目標(biāo)同時優(yōu)化造成的沖突問題;結(jié)合文獻(xiàn)[18]提出的歸一化方法解決了從Pareto最優(yōu)解集中獲取全局最優(yōu)解的問題。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的基于Labview的化工廠蒸汽動力系統(tǒng)在蒸汽操作單元供需不確定的情況下實(shí)時滾動優(yōu)化方法能夠更好地應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境,具有一定的實(shí)用價值。

符號說明：

Ccoal,t—— 蒸汽動力系統(tǒng)在t時間間隔燃燒煤的成本,CNY/h;

Cwater,t—— 蒸汽動力系統(tǒng)在t時間間隔用水的成本,CNY/h;

Cdevice,t—— 蒸汽動力系統(tǒng)在t時間間隔設(shè)備的損耗成本,CNY/h;

nb—— 蒸汽動力系統(tǒng)中鍋爐的數(shù)量;

ng—— 蒸汽動力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)組的數(shù)量;

nl—— 蒸汽動力系統(tǒng)中壓力等級的數(shù)量;

nr—— 蒸汽動力系統(tǒng)中的減溫減壓器數(shù)量;

ns—— 某一壓力等級上供汽單元的數(shù)量;

nt—— 蒸汽動力系統(tǒng)中汽輪機(jī)的數(shù)量;

nu—— 某一壓力等級上用汽單元的數(shù)量;

PGk,t—— 發(fā)電機(jī)組k在t時間間隔的發(fā)電功率,kW;

PTk,t—— 汽輪機(jī)k在t時間間隔的發(fā)電功率,kW;

SBk,t—— 鍋爐k在t時間間隔的啟停狀態(tài),(0-1);

SGk,t—— 發(fā)電機(jī)組k在t時間間隔的啟停狀態(tài),(0-1);

SRk,t—— 減溫減壓器k在t時刻的啟停狀態(tài),(0-1);

STk,t—— 汽輪機(jī)k在t時間間隔的啟停狀態(tài),(0-1);

t—— 時間間隔;

tp—— 不確定參數(shù)發(fā)生變化時的時間點(diǎn);

Vb—— 鍋爐運(yùn)行過程中的損耗成本,CNY/h;

Vc—— 煤的價格,CNY/t;

Ve—— 電價,CNY/t-1;

Vg—— 發(fā)電機(jī)組運(yùn)行過程中的損耗成本,CNY/h;

Vr—— 減溫減壓器運(yùn)行過程中的損耗成本,CNY/h;

Vt—— 汽輪機(jī)運(yùn)行過程中的損耗成本,CNY/h;

Vw—— 工業(yè)用水的價格,CNY/h;

ηBk—— 鍋爐k的效率

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Labview-Based Uncertain Multi-objective Modeling and Real-Time Operational Optimization for Steam Power Systems of Chemical Plants

SHI Peng-jun, CAO Cui-wen, GU Xing-sheng

(Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Process,Ministry of Education,East China University of Science and Technology,Shanghai 200237,China)

In order to overcome the shortcoming of uncertain steam supply and demand of units in the steam power system of chemical plants,this paper proposes a rolling optimization model (MO-MINLP) and develops a novelty.The data acquisition and processing module of integrated platform based on Labview is utilized to collect real-time operational data for the steam power system.The start and end time points of recording uncertain events are used to divide the time interval of every period.Simulation results from the steam power system show that the proposed Labview-based platform can perfectly deal with the integration of the theory and industrial applications and will have a wide application value in other similar systems.

Labview; steam power system; uncertaint environment; real-time operational optimization; multi-objective MINLP

1006-3080(2017)03-0375-08

10.14135/j.cnki.1006-3080.2017.03.013

2016-10-24

國家自然科學(xué)基金(61174040,61573144,61673175)

石蓬軍(1990-),男,碩士生,研究方向?yàn)楣I(yè)過程建模與優(yōu)化。

曹萃文,E-mail:caocuiwen@ecust.edu.cn

TP311

A