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    成品油管道分輸計(jì)劃優(yōu)化的并行模擬退火算法

    2019-04-11 12:12:26陳海宏左麗麗吳長春李清平
    石油科學(xué)通報(bào) 2019年1期
    關(guān)鍵詞:分輸管段站場

    陳海宏 ,左麗麗,吳長春,李清平

    1 中國石油大學(xué)(北京)油氣管道輸送安全國家工程實(shí)驗(yàn)室/城市油氣輸配技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 102249

    2 中海油研究總院深水工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100028

    成品油管道運(yùn)行與管理的重要內(nèi)容之一是制定批次計(jì)劃??尚械呐斡?jì)劃需滿足站場分輸/注入流量、站場分輸/注入條件、管段運(yùn)行流量、批量和批次次序等約束[1]。對于中石油現(xiàn)有成品油管道,借助于批次計(jì)劃模擬軟件,計(jì)劃編制人員手工制定一個(gè)月的管道批次計(jì)劃通常需耗時(shí)半天以上。為提高計(jì)劃編制人員的工作效率,許多研究人員提出了批次計(jì)劃優(yōu)化模型與算法,并開發(fā)了相應(yīng)的優(yōu)化軟件[2-9],明顯縮短了計(jì)劃編制時(shí)間。針對成品油管道批次計(jì)劃優(yōu)化問題,文獻(xiàn)[10~13]采用離散時(shí)間方程建立了混合整數(shù)線性規(guī)劃(MILP)模型,而文獻(xiàn)[14~19]采用連續(xù)時(shí)間方程建立了批次計(jì)劃優(yōu)化的MILP模型。與離散模型相比,連續(xù)模型的規(guī)模更小,計(jì)算時(shí)間更短,優(yōu)化結(jié)果質(zhì)量更高[20-22]。當(dāng)問題規(guī)模較小時(shí),通過CPLEX商業(yè)優(yōu)化軟件一般可在較短時(shí)間內(nèi)獲取MILP模型最優(yōu)解。隨著問題規(guī)模的擴(kuò)大,CPLEX軟件的計(jì)算時(shí)間將大幅增加,其往往只能獲取MILP模型較優(yōu)解,有時(shí)甚至無法獲取可行解,故CPLEX不適合于管道規(guī)模大、計(jì)劃周期長、批次數(shù)目多、油品種類多的情況。為保證在較短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生較優(yōu)解,文獻(xiàn)[11]提出采用模擬退火(SA)算法優(yōu)化單點(diǎn)注入、多點(diǎn)分輸成品油管道分輸計(jì)劃。然而,對于大規(guī)模問題,SA算法應(yīng)用效果依舊不佳。為改善SA算法的優(yōu)化效果,實(shí)現(xiàn)SA算法并行計(jì)算,本文提出構(gòu)造分輸計(jì)劃新方案的兩階段法,并改進(jìn)了目標(biāo)函數(shù)。

    以單點(diǎn)注入、多點(diǎn)分輸成品油管道為研究對象,已知管道沿線各站場里程、各管段內(nèi)徑、各分輸站分輸流量上/下限值、各管段運(yùn)行流量上/下限值、計(jì)劃期內(nèi)管道起點(diǎn)輸入各批次的時(shí)間與流量、計(jì)劃期開始時(shí)刻管道內(nèi)各批次的油品種類、體積與位置、計(jì)劃期內(nèi)各中間分輸站每種油品的分輸需求體積,在滿足管道運(yùn)行約束的前提下,優(yōu)化管道沿線各中間站分輸計(jì)劃,包括站場分輸各批次的開始時(shí)刻、結(jié)束時(shí)刻、流量與體積。

    1 并行模擬退火算法

    1.1 算法總體框架

    成品油管道分輸計(jì)劃優(yōu)化的并行SA算法邏輯框架(圖1)主要包含8個(gè)要素:目標(biāo)函數(shù)、初始解構(gòu)造方法、新解構(gòu)造方法、新解接收準(zhǔn)則、初始溫度Tmax、終了溫度Tmin、降溫速率r、Markov鏈長度S。

    (1)分輸計(jì)劃初始方案構(gòu)造方法采用空間遞推法(Space Recursive Method, SRM)[11]。按照SRM法,從上游站場至下游站場,依次基于經(jīng)驗(yàn)規(guī)則編制各分輸站分輸計(jì)劃初始方案。

    (2)分輸計(jì)劃新方案構(gòu)造過程分為兩個(gè)階段:第一階段利用變量鄰域解構(gòu)造方法局部調(diào)整分輸計(jì)劃原方案;第二階段基于分輸作業(yè)銜接性規(guī)則微調(diào)第一階段產(chǎn)生的分輸計(jì)劃新方案。

    (3)在每次迭代過程中,同時(shí)分別構(gòu)造多個(gè)新的分輸計(jì)劃,并選擇一個(gè)最好的新解作為本次迭代的最終解,從而實(shí)現(xiàn)SA算法并行計(jì)算。若同時(shí)存在多個(gè)最好的新解,則從中隨機(jī)選擇一個(gè)。

    (4)分輸計(jì)劃新方案接收準(zhǔn)則為Metropolis準(zhǔn)則:若新解優(yōu)于舊解,則接收新解;否則,按概率接收新解。概率計(jì)算公式為:

    其中,prof為差解被接收的概率;fn為新解目標(biāo)函數(shù)值;fo為舊解目標(biāo)函數(shù)值;T為SA算法的當(dāng)前溫度。

    1.2 目標(biāo)函數(shù)

    以計(jì)劃期內(nèi)管道沿線所有管段運(yùn)行流量波動幅度之和最小作為目標(biāo)函數(shù)。

    其中,JS為站場總數(shù);KS為時(shí)間節(jié)點(diǎn)總數(shù);g1為計(jì)劃期內(nèi)各管段運(yùn)行流量總體波動幅度之和,m3/h;g2為計(jì)劃期內(nèi)各管段運(yùn)行流量瞬時(shí)波動幅度之和,m3/h;cpj為管段j權(quán)重系數(shù),用于避免運(yùn)行流量的波動集中在某些管徑較大、里程較長的管段上,建議取值為管段j體積容量與管道總體積容量的比值;csj,k為0、1變量,csj,k=1 表示時(shí)段(tk-1,tk)和(tk,tk+1)內(nèi)管段j運(yùn)行流量不相等,csj,k=0則表示運(yùn)行流量相等;QDj,k為時(shí)段(tk,tk+1)內(nèi)管段j運(yùn)行流量,m3/h;QAj表示計(jì)劃期內(nèi)管段j運(yùn)行流量的平均值,m3/h。計(jì)劃期劃分方法:選取計(jì)劃期內(nèi)管道沿線各站場執(zhí)行分輸/注入作業(yè)的開始時(shí)刻與結(jié)束時(shí)刻作為時(shí)間節(jié)點(diǎn),將計(jì)劃期劃分為若干時(shí)段。

    1.3 分輸計(jì)劃初始方案構(gòu)造方法

    為降低成品油管道分輸計(jì)劃優(yōu)化問題的求解難度,假設(shè)計(jì)劃期內(nèi)任一中間站對同一批次至多執(zhí)行一次分輸作業(yè)。實(shí)際上,目前中石油成品油管道分輸計(jì)劃的編制基本上符合該假設(shè)?;谠摷僭O(shè),采用SRM法[11]構(gòu)造分輸計(jì)劃初始方案。按照SRM法,從上游站場至下游站場,依次基于經(jīng)驗(yàn)規(guī)則構(gòu)造管道沿線各分輸站分輸計(jì)劃初始方案。確定某站場是否分輸某批次的原則:計(jì)劃期內(nèi)該批次可以到達(dá)該站場、該站場對該批次所含油品存在分輸需求。確定某站場分輸各批次體積的原則:按計(jì)劃期內(nèi)批次過站體積的比例將該站場分輸每種油品的需求體積分配至各個(gè)批次。確定某站場分輸某批次流量的原則:優(yōu)先選取分輸流量允許范圍內(nèi)的中間值。確定站場分輸某批次時(shí)間的原則:為保證初始方案有較大的調(diào)整空間,將每次分輸作業(yè)安排在批次過站時(shí)間窗的中間時(shí)段。

    1.4 分輸計(jì)劃新方案構(gòu)造方法

    分輸計(jì)劃新方案構(gòu)造過程(圖2)可分為兩個(gè)階段。第一階段為采用變量鄰域解構(gòu)造方法調(diào)整分輸計(jì)劃原方案;第二階段為基于分輸作業(yè)銜接性規(guī)則微調(diào)第一階段產(chǎn)生的分輸計(jì)劃新方案。

    圖1 成品油管道分輸計(jì)劃優(yōu)化的并行SA算法示意圖Fig. 1 Schematic diagram for optimizing delivery schedules of a multiproduct pipeline by parallel SA algorithm

    (1)基于變量鄰域解構(gòu)造方法調(diào)整分輸計(jì)劃原方案

    A 隨機(jī)選擇一個(gè)中間分輸站sj。

    B 隨機(jī)選擇一個(gè)批次si,其油品類型為sp。

    C 若計(jì)劃期內(nèi)被選中站場未分輸被選中批次,則增加一個(gè)新的分輸作業(yè);否則,從分輸時(shí)間、分輸流量、分輸體積3個(gè)變量中隨機(jī)選擇一個(gè)變量,利用變量鄰域解構(gòu)造公式調(diào)整被選中分輸作業(yè)的執(zhí)行計(jì)劃。變量鄰域解構(gòu)造公式[23]如下:

    其中,γ為決策變量,Xa≤γ≤Xb;γ’表示γ的鄰域解;T表示SA算法的當(dāng)前溫度;σ為0~1隨機(jī)數(shù);sgn為符號函數(shù)。

    (2)基于分輸作業(yè)銜接性規(guī)則微調(diào)分輸計(jì)劃

    為提高分輸計(jì)劃新方案的質(zhì)量,第一階段基于變量鄰域解構(gòu)造法調(diào)整被選中分輸作業(yè)后,嘗試將該分輸作業(yè)與其它中間站執(zhí)行的分輸作業(yè)進(jìn)行銜接。若第一階段調(diào)整的分輸作業(yè)或者新增分輸作業(yè)的執(zhí)行開始/結(jié)束時(shí)刻與相鄰某站場所執(zhí)行分輸作業(yè)的開始/結(jié)束時(shí)刻的時(shí)間間隔小于φ小時(shí),則銜接這兩個(gè)分輸作業(yè)。φ一般可取5 h。

    圖2 分輸計(jì)劃新方案構(gòu)造流程Fig. 2 Flowchart for generating a new delivery schedule

    1.5 參數(shù)設(shè)置

    根據(jù)SA算法理論可知,算法迭代總次數(shù)由外循環(huán)與內(nèi)循環(huán)共同控制。初始溫度、終止溫度與降溫函數(shù)可用于控制外循環(huán)執(zhí)行次數(shù),Markov鏈長度可用于控制內(nèi)循環(huán)執(zhí)行次數(shù)。根據(jù)文獻(xiàn)[11]中SA算法參數(shù)設(shè)置方法進(jìn)行參數(shù)設(shè)置,具體如下:

    初始溫度:Tmax= 1000 ℃。

    終止溫度:Tmin= 1 ℃。

    Markov鏈長度:S =1000。

    降溫函數(shù):T’=r×T。其中,r表示降溫速率,0<r<1。需根據(jù)具體測試情況,綜合比較優(yōu)化結(jié)果的質(zhì)量與計(jì)算耗時(shí)確定r最佳取值。

    并行線程數(shù)PN:需根據(jù)具體測試情況,綜合比較優(yōu)化結(jié)果的質(zhì)量與計(jì)算耗時(shí)確定PN最佳取值。

    2 算例分析

    以某成品油管道PA為例,驗(yàn)證并行SA算法優(yōu)化管道分輸計(jì)劃的有效性。管道PA總長2000 km、內(nèi)徑544.8 mm、沿線共建有8個(gè)站場(編號分別為E0~E7);管道沿線各管段運(yùn)行流量允許范圍為400~1200 m3/h,沿線各中間分輸站分輸流量范圍見表1。管道PA測試的計(jì)劃周期為0~670 h,已知計(jì)劃期內(nèi)管道起點(diǎn)輸入計(jì)劃(表2)、計(jì)劃期內(nèi)管道沿線各中間站每種油品分輸需求體積(表3)和初始時(shí)刻(0 h)管道內(nèi)各批次的油品種類、體積及位置(表4),利用并行SA算法優(yōu)化管道PA分輸計(jì)劃。

    2.1 冷卻系數(shù)r的影響

    影響SA算法穩(wěn)定性的最主要因素是冷卻系數(shù)r。一般來說,r越大,SA算法優(yōu)化結(jié)果質(zhì)量越高,優(yōu)化耗時(shí)越長,算法穩(wěn)定性也越高。根據(jù)具體管道測試情況,綜合優(yōu)化結(jié)果質(zhì)量與耗時(shí)可確定r推薦值。不考慮并行計(jì)算,設(shè)定不同的r值,應(yīng)用SA算法優(yōu)化管道PA分輸計(jì)劃(圖3)。當(dāng)0.05≤r≤0.85時(shí),隨著r增加,優(yōu)化結(jié)果質(zhì)量呈明顯上升趨勢。當(dāng)0.85≤r≤0.95時(shí),隨著r增加,優(yōu)化結(jié)果質(zhì)量提升幅度較小,但計(jì)算耗時(shí)顯著增加。因此,將r推薦值設(shè)定為0.85。

    表1 管道PA沿線中間分輸站分輸流量允許范圍Table 1 Delivering flow rate limits of intermediate stations along pipeline PA

    表2 計(jì)劃期內(nèi)管道PA起點(diǎn)輸入計(jì)劃Table 2 Inputting schedules for the initial station of pipeline PA during the scheduling horizon

    表3 計(jì)劃期內(nèi)管道PA中間分輸站對各油品的分輸需求體積Table 3 Product demands of intermediate stations along pipeline PA during the scheduling horizon

    表4 初始時(shí)刻管道PA內(nèi)各批次油品的種類、體積及位置Table 4 Product type, volume and location of every batch in pipeline PA at the initial moment

    2.2 并行線程數(shù)PN的影響

    令r=0.85,設(shè)定不同的并行線程數(shù)目PN,應(yīng)用并行SA算法優(yōu)化管道PA的分輸計(jì)劃(圖4)。

    (1)當(dāng)1≤PN≤8時(shí),隨著PN增加,并行SA算法計(jì)算耗時(shí)呈線性增長。并行SA算法采用的并行策略為:每次迭代時(shí),同時(shí)產(chǎn)生若干個(gè)新解,并選擇質(zhì)量最高的解作為本次迭代的最終解??偟螖?shù)不變,但每次迭代時(shí)由于增加了各線程之間的等待耗時(shí),使得并行SA算法的計(jì)算耗時(shí)隨PN增加而增大。當(dāng)PN=8時(shí),計(jì)算時(shí)間約為6 min,滿足單條管道分輸計(jì)劃編制工作允許計(jì)算時(shí)間的要求。

    (2)當(dāng)1≤PN≤6時(shí),隨著PN增加,優(yōu)化結(jié)果質(zhì)量呈明顯上升趨勢,目標(biāo)函數(shù)值由5010 m3/h降低至4490 m3/h。當(dāng)6≤PN≤8時(shí),隨著PN增加,優(yōu)化結(jié)果質(zhì)量提升幅度較小,目標(biāo)函數(shù)值由4490 m3/h降低至4480 m3/h,但計(jì)算耗時(shí)卻由325 s增加至386 s,增長約19%。

    綜合考慮優(yōu)化結(jié)果質(zhì)量與計(jì)算耗時(shí),將PN推薦值設(shè)定為6。與PN=1相比,當(dāng)PN=6時(shí),優(yōu)化結(jié)果目標(biāo)函數(shù)值降低約10%。

    圖3 不同冷卻系數(shù)下,SA算法優(yōu)化管道PA分輸計(jì)劃的結(jié)果Fig. 3 The optimization results for pipeline PA provided by SA algorithm with different cooling factors

    圖4 當(dāng)r=0.85時(shí),不同并行線程數(shù)下,并行SA算法優(yōu)化管道PA分輸計(jì)劃的結(jié)果Fig. 4 The optimization results for pipeline PA provided by parallel SA algorithm with different parallel threads when r=0.85

    2.3 優(yōu)化結(jié)果展示

    令r=0.85、PN=6,20次應(yīng)用并行SA算法優(yōu)化管道PA分輸計(jì)劃,平均耗時(shí)約5.4 min,優(yōu)化結(jié)果目標(biāo)函數(shù)平均值為4490 m3/h。圖5為某次利用并行SA算法產(chǎn)生的管道PA分輸計(jì)劃,優(yōu)化結(jié)果目標(biāo)函數(shù)值為4386 m3/h。圖5中P1、P2、P3分別表示0#柴油、92#汽油、95#汽油。計(jì)劃期內(nèi),中間分輸站E1—E2、E3—E4、E5—E6之間所執(zhí)行的分輸計(jì)劃具有很好的銜接性,保證了管道沿線各管段流量運(yùn)行平穩(wěn)。

    2.4 并行SA算法與CPLEX對比

    文獻(xiàn)[10]采用離散時(shí)間方程建立了成品油管道分輸計(jì)劃優(yōu)化的MILP模型,并利用CPLEX求解模型?;谖墨I(xiàn)[10]建立的MILP模型,利用CPLEX優(yōu)化管道PA的分輸計(jì)劃。實(shí)際生產(chǎn)中,單條管道分輸計(jì)劃編制工作允許的計(jì)算時(shí)間一般不超過10 min。將計(jì)算時(shí)間設(shè)定為10 min,CPLEX成功產(chǎn)生了管道PA的分輸計(jì)劃,優(yōu)化結(jié)果目標(biāo)函數(shù)值為6021 m3/h。CPLEX與并行SA算法的計(jì)算過程如圖6所示。與CPLEX相比,并行SA算法優(yōu)化結(jié)果的目標(biāo)函數(shù)值降低約27%,計(jì)算耗時(shí)降低約46%。從優(yōu)化結(jié)果來看,并行SA算法明顯優(yōu)于CPLEX。

    圖5 當(dāng)r=0.85、PN=6時(shí),應(yīng)用并行SA算法產(chǎn)生的管道PA分輸計(jì)劃Fig. 5 The delivery schedules of pipeline PA provided by parallel SA algorithm, when r=0.85 and PN=6

    圖6 CPLEX、并行SA算法優(yōu)化管道PA分輸計(jì)劃的迭代過程Fig. 6 Computational processes about optimizing delivery schedules of pipeline PA using CPLEX and parallel SA algorithm

    3 結(jié)束語

    通過在SA算法中引入并行計(jì)算,建立了適用于成品油管道中間站分輸計(jì)劃優(yōu)化的并行SA算法,其綜合性能不僅優(yōu)于非并行SA算法,而且優(yōu)于CPLEX商業(yè)優(yōu)化求解器。不同于非并行SA算法,并行SA算法最大的特點(diǎn)是:從當(dāng)前迭代點(diǎn)出發(fā)同時(shí)構(gòu)造并檢驗(yàn)多個(gè)鄰域解,選擇其中最好者作為本次迭代產(chǎn)生的新迭代點(diǎn)。對于某成品油管道PA,將并行計(jì)算線程數(shù)取為6個(gè),并行SA算法可以保證在計(jì)劃編制工作可接受的計(jì)算時(shí)間內(nèi)(不超過10 min)產(chǎn)生較優(yōu)的成品油管道分輸計(jì)劃?;诓⑿蠸A算法產(chǎn)生的管道PA分輸計(jì)劃具有很好的銜接性,符合計(jì)劃編制人員編制批次計(jì)劃的要求,保證了管道沿線各管段流量運(yùn)行平穩(wěn)。與非并行SA算法相比,并行SA算法的優(yōu)化結(jié)果目標(biāo)函數(shù)值降低約10%。與CPLEX優(yōu)化求解器相比,在10 min的計(jì)算時(shí)間內(nèi),并行SA算法的優(yōu)化結(jié)果的目標(biāo)函數(shù)值降低約27%。

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