大型能源集團一體化煤炭供應(yīng)鏈實時調(diào)度智能決策關(guān)鍵技術(shù)研究

王金剛,王樹海,馬長璐,張志杰,苗 靚

(國家能源集團,北京 100010)

大型能源集團一體化煤炭供應(yīng)鏈覆蓋煤電路港航等多個關(guān)鍵環(huán)節(jié),規(guī)模大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、影響因素多、動態(tài)變化較快,是一個典型的復(fù)雜系統(tǒng)。一體化煤炭供應(yīng)鏈調(diào)度是集團的核心業(yè)務(wù)之一。2020年起,為了更充分地發(fā)揮一體化運營模式的整體競爭優(yōu)勢,集團開始實施一體化聯(lián)合調(diào)度模式,并在集團總調(diào)度室成立聯(lián)合調(diào)度中心。實踐表明,基于當前的調(diào)度方式和手段,集團無法科學預(yù)判供應(yīng)鏈未來運行趨勢和突發(fā)情況,在實時調(diào)度決策中主要采用人工經(jīng)驗調(diào)度的方式,由此導(dǎo)致實時調(diào)度決策不能做到精準、高效。

為了探尋集團一體化煤炭供應(yīng)鏈實時調(diào)度決策問題的最佳解決方案,本文開展了廣泛的產(chǎn)學研用現(xiàn)狀調(diào)研。國內(nèi)能源行業(yè)物流供應(yīng)鏈的理論與實踐研究雖然不少,但都無法有效應(yīng)對復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下調(diào)度優(yōu)化需求,同時存在調(diào)度優(yōu)化目標單一、覆蓋范圍不足等問題,目前沒有成熟先進的經(jīng)驗或案例可循[1]。國外的大型能源集團,例如獵人谷煤炭供應(yīng)鏈、西澳大利亞鐵礦供應(yīng)鏈、淡水河谷鐵礦石供應(yīng)鏈等,均不同程度從組織、制度、業(yè)務(wù)方式和技術(shù)手段等方面,對供應(yīng)鏈實時調(diào)度業(yè)務(wù)改進和賦能。雖然這些企業(yè)在供應(yīng)鏈組成、業(yè)務(wù)組織方式和復(fù)雜度上,與集團存在一定差異,但都設(shè)置了統(tǒng)一的指揮機構(gòu)做調(diào)度平衡,他們在實時調(diào)度方面的先進成功經(jīng)驗,可供集團借鑒參考[2]?？傮w來說,在能源供應(yīng)鏈調(diào)度、煤炭調(diào)運,尤其是一體化煤炭供應(yīng)鏈實時調(diào)度業(yè)務(wù)領(lǐng)域,目前國內(nèi)外還沒有可以直接拿來照搬的業(yè)務(wù)模式與技術(shù)應(yīng)用范例。京東等國內(nèi)供應(yīng)鏈巨頭,在供應(yīng)鏈管理模式、運營理念、先進技術(shù)應(yīng)用和平臺建設(shè)上,進行了大量有益的研究、創(chuàng)新和應(yīng)用,也取得了非常顯著的經(jīng)濟和社會效益,其中很多理念、方法和技術(shù)值得集團研究借鑒[3]。

鑒于上述調(diào)研啟示,集團從現(xiàn)階段業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型發(fā)展的現(xiàn)實需要出發(fā),明確提出實時調(diào)度智能決策的概念,研究建立了面向集團一體化煤炭供應(yīng)鏈實時調(diào)度運營的智能決策技術(shù)和模型體系,開展了決策支持系統(tǒng)的規(guī)劃設(shè)計和技術(shù)應(yīng)用驗證實驗,逐步探索建立數(shù)字化、智能化、協(xié)同化實時調(diào)度決策的技術(shù)路徑和應(yīng)用模式,為一體化煤炭供應(yīng)鏈實時調(diào)度智能決策工程化奠定先導(dǎo)性的技術(shù)與實驗基礎(chǔ)。

1 智能決策關(guān)鍵技術(shù)

智能決策關(guān)鍵技術(shù),主要包括“智能決策框架、仿真推演技術(shù)、決策優(yōu)化技術(shù)”3個方面,本文采用“總體框架設(shè)計、分項技術(shù)研究和總體驗證實驗”的總—分—總研究思路,實現(xiàn)從技術(shù)研究到驗證實驗的完整閉環(huán),為未來工程化奠定技術(shù)路徑、模型實例與應(yīng)用模式基礎(chǔ)。

1.1 智能決策框架

一體化煤炭供應(yīng)鏈實時調(diào)度智能決策框架,本質(zhì)上是基于數(shù)字孿生供應(yīng)鏈的決策支持系統(tǒng)[1],即以數(shù)字孿生供應(yīng)鏈為載體,將預(yù)測技術(shù)、決策工具(如運籌優(yōu)化)等與數(shù)字孿生技術(shù)(核心是仿真推演技術(shù))相結(jié)合,突破傳統(tǒng)供應(yīng)鏈的響應(yīng)速度和成本瓶頸,有效拉通上下游,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動進行精細管理和智能決策,提升供應(yīng)鏈效率,降低供應(yīng)鏈成本。

1.1.1 智能決策框架結(jié)構(gòu)

智能決策框架由仿真推演和決策優(yōu)化2部分組成,與真實系統(tǒng)、計劃系統(tǒng)實現(xiàn)正向連接和反向控制。智能決策框架各部分的關(guān)系如圖1所示。

圖1 實時調(diào)度智能決策框架Fig.1 Real-time scheduling intelligent decision-making framework

實時調(diào)度智能決策框架執(zhí)行邏輯如下:

(1)數(shù)據(jù)接入。將集團供應(yīng)鏈真實系統(tǒng)實時運行狀態(tài)數(shù)據(jù)與調(diào)度計劃系統(tǒng)的計劃接入仿真系統(tǒng)。

(2)運行推演。根據(jù)真實數(shù)據(jù)與計劃,進行仿真模型實例化,在仿真引擎的驅(qū)動下,基于時間和離散事件的混合推進,實現(xiàn)仿真推演預(yù)測。

(3)調(diào)度決策。通過仿真推演或外部輸入,觸發(fā)實時調(diào)度突發(fā)情況的產(chǎn)生,基于模型輔助各調(diào)度席位協(xié)同調(diào)度決策,生成優(yōu)化的調(diào)度方案。

(4)方案評估?；趦?yōu)化的調(diào)度方案,再次進行供應(yīng)鏈運行仿真推演評估,預(yù)測未來供應(yīng)鏈運行是否滿足預(yù)期目標。

(5)方案發(fā)布。各調(diào)度席集體決議最優(yōu)調(diào)度方案的可行性,決議通過后發(fā)布至供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的二三級調(diào)度機構(gòu)執(zhí)行落實。

(6)方案執(zhí)行。在接收到優(yōu)化的調(diào)度方案后,供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)二三級調(diào)度機構(gòu)根據(jù)新的調(diào)度方案重新制定相關(guān)的階段性執(zhí)行計劃,并組織資源執(zhí)行落實計劃。

1.1.2 智能決策應(yīng)用場景

智能決策框架,主要應(yīng)用于供應(yīng)鏈突發(fā)情況的臨機推演和優(yōu)化決策,也可支撐集團總調(diào)度室日常對供應(yīng)鏈運行的狀態(tài)監(jiān)測、次日計劃制定和值班換班時的狀態(tài)摸底和調(diào)度決策。

(1)日常定時推演預(yù)測。在供應(yīng)鏈正常運行下,仿真系統(tǒng)每隔1 h自動推演1次,預(yù)測未來一定時段內(nèi)是否會發(fā)生突發(fā)情況。

(2)突發(fā)情況臨機推演與決策。在捕捉到突發(fā)性或預(yù)見性突發(fā)情況時,仿真系統(tǒng)支持每4～5 h主動推演和決策1次,不斷隨態(tài)勢變化做出調(diào)度決策,直至供應(yīng)鏈正常運行。

(3)次日計劃推演評估。在每日18:00前,支持集團總調(diào)度室次日計劃編排的推演與決策。

(4)值班接班推演預(yù)測。在每日9:00—21:00調(diào)度大廳交班時,支持接班調(diào)度員對供應(yīng)鏈當前運行態(tài)勢進行推演,掌握供應(yīng)鏈當前的狀態(tài)和未來潛在的異常情況。

1.1.3 智能決策應(yīng)用模式

智能決策,本質(zhì)上是決策仿真,即將仿真技術(shù)應(yīng)用于決策問題的方法。其應(yīng)用模式,就是仿真推演與調(diào)度決策結(jié)合應(yīng)用、驗證與優(yōu)化反復(fù)迭代的技術(shù)應(yīng)用方式。

具體流程為:①依據(jù)原計劃執(zhí)行仿真推演;②針對推演產(chǎn)生的突發(fā)情況,依據(jù)調(diào)度決策流程,調(diào)度匹配的調(diào)度策略,執(zhí)行對應(yīng)的決策優(yōu)化模型,生成新的調(diào)度方案,再推給仿真系統(tǒng)推演是否達到預(yù)期目標;③如果達不到目標,繼續(xù)回到調(diào)度決策業(yè)務(wù)邏輯,執(zhí)行下一個調(diào)度策略和決策優(yōu)化模型,如此往復(fù)直至達到目標或策略用盡。最具代表性的預(yù)見性海運封航場景的調(diào)度決策過程如圖2所示。

圖2 預(yù)見性海運封航場景智能決策應(yīng)用模式Fig.2 The application mode of intelligent decision-making for predictive sea freight lockdown scenarios

1.2 仿真推演技術(shù)

仿真推演技術(shù),主要采用仿真建模技術(shù)與仿真推進技術(shù)。①圍繞一體化煤炭供應(yīng)鏈運行機理和業(yè)務(wù)規(guī)則,進行仿真概念建模,識別和定義仿真要素及相互關(guān)系;②根據(jù)仿真模型對象規(guī)模、業(yè)務(wù)復(fù)雜度和推進特征,進行仿真引擎的選型,保證仿真模型高效、可視推進;③根據(jù)仿真概念模型和選取的仿真引擎,采用適用的仿真程序建模方法與語言,如多智能體建模、離散事件建模等,進行實例化、可執(zhí)行的仿真模型創(chuàng)建。

1.2.1 仿真建模技術(shù)

(1)仿真建模技術(shù)架構(gòu)?；谝惑w化煤炭供應(yīng)鏈運行機理,本文設(shè)計提出了兩級仿真建模技術(shù)架構(gòu),分別是仿真概念模型、仿真程序模型,實現(xiàn)對一體化煤炭供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)對象的一次仿真抽象和二次仿真抽象,以模型為載體形式化描述供應(yīng)鏈的靜態(tài)屬性和動態(tài)行為。仿真推演技術(shù)框架如圖3所示。

圖3 仿真推演技術(shù)框架Fig.3 Simulation deduction technology framework

供應(yīng)鏈每個關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)對應(yīng)一個仿真概念模型設(shè)計文件,是對物理對象向仿真對象的一次仿真抽象,規(guī)范描述了仿真對象的業(yè)務(wù)需求、組成、屬性、活動、規(guī)則、算法和輸入輸出。仿真程序模型是在仿真概念模型設(shè)計與仿真引擎選型的基礎(chǔ)上,采用基于智能體和離散事件的仿真建模方法,以標準化、結(jié)構(gòu)化的仿真建模語言,對仿真概念模型進行二次抽象,形成可通過仿真引擎驅(qū)動運行的可執(zhí)行程序。

(2)仿真概念模型。仿真概念模型,既是用戶需求的體現(xiàn),也是仿真應(yīng)用開發(fā)的基礎(chǔ),可采用文字、圖片、表格、圖形、數(shù)學表達式等多種形式對仿真對象、屬性、參數(shù)、關(guān)系、事件和行為等進行定義。本文構(gòu)建了一體化煤炭供應(yīng)鏈煤電路港航5大板塊的仿真概念模型,規(guī)范定義17類業(yè)務(wù)對象、19項運行活動、20個業(yè)務(wù)規(guī)則以及19大項業(yè)務(wù)指標,形成了5份標準化的一體化煤炭供應(yīng)鏈仿真概念模型設(shè)計文檔,如圖4所示。

圖4 仿真概念模型成果Fig.4 Simulation conceptual model results

(3)仿真程序建模?；诜抡娓拍钅Ｐ?在選取的成熟仿真引擎框架上,采用多智能體建模與離散事件建模技術(shù),構(gòu)建對象模型、流程模型、場景模型、算法模型,形成可依托仿真引擎實時運行計算的仿真程序模型[4]。

1.2.2 仿真推進技術(shù)選型

根據(jù)一體化煤炭供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)對象規(guī)模大、業(yè)務(wù)關(guān)系復(fù)雜和調(diào)度周期較長等特征,綜合各種仿真計算推進方法[5],本文研究選擇了基于時間和離散事件混合推進的仿真計算引擎技術(shù),解決大規(guī)模、長時間的供應(yīng)鏈高超實時仿真計算問題,實現(xiàn)一體化煤炭供應(yīng)鏈多天運行狀態(tài)的分鐘級仿真推演計算。

1.3 決策優(yōu)化技術(shù)

集團實時調(diào)度決策具有獨特鮮明的業(yè)務(wù)特征,包括:面向供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的調(diào)度決策可選策略有限,調(diào)度策略在各個典型場景下的組合與邏輯固定明確,調(diào)度決策關(guān)注計劃調(diào)整的時機和數(shù)量。根據(jù)上述供應(yīng)鏈實時調(diào)度決策的業(yè)務(wù)特征,本文設(shè)計提出了基于場景分析的調(diào)度決策業(yè)務(wù)邏輯建模和基于運籌優(yōu)化的調(diào)度決策優(yōu)化建模的2層優(yōu)化決策技術(shù)框架,第1層框架為調(diào)度決策業(yè)務(wù)邏輯建模,主要分析研究供應(yīng)鏈常見的典型場景及其決策目標和調(diào)度策略組合;第2層框架為調(diào)度決策優(yōu)化建模,主要從調(diào)度計劃調(diào)整的時機和量出發(fā),設(shè)計和開發(fā)面向各環(huán)節(jié)調(diào)度策略的調(diào)度模型。優(yōu)化決策技術(shù)框架如圖6所示。

圖5 一體化煤炭供應(yīng)鏈仿真推演計算原理Fig.5 Simulation and calculation principles of integrated coal supply chain

圖6 決策優(yōu)化技術(shù)架構(gòu)Fig.6 Decision-making optimization technical architecture

調(diào)度決策業(yè)務(wù)邏輯建模,就是面向不同的典型場景(突發(fā)情況),根據(jù)各場景的決策目標,提出一組調(diào)度策略固定、調(diào)度次序明確的調(diào)度策略集,并識別各調(diào)度策略的決策優(yōu)化模型,由此實現(xiàn)調(diào)度決策的知識化、模板化,形成標準化的調(diào)度預(yù)案,指導(dǎo)多調(diào)度席協(xié)同調(diào)度決策業(yè)務(wù)的開展。

調(diào)度決策優(yōu)化建模,就是應(yīng)用運籌優(yōu)化方法,將調(diào)度目標、約束和策略轉(zhuǎn)化為可求解的數(shù)學問題和優(yōu)化模型,重點關(guān)注調(diào)度計劃調(diào)整的時機和數(shù)量;再通過模型求解,將數(shù)學模型轉(zhuǎn)化為可程序化調(diào)用的算法實例,在調(diào)度決策過程中隨需調(diào)用、自動計算?；诖?實現(xiàn)調(diào)度決策的模型化、自動化,輔助調(diào)度員制定更為科學、精準的調(diào)度方案。

1.3.1 調(diào)度決策業(yè)務(wù)邏輯建模

調(diào)度決策場景是觸發(fā)實時調(diào)度業(yè)務(wù)的基本條件,調(diào)度決策場景分析是調(diào)度決策優(yōu)化的前置任務(wù)。供應(yīng)鏈實時調(diào)度典型場景,包含突發(fā)情況對供應(yīng)鏈運行的影響、可選調(diào)度策略、調(diào)度決策目標、調(diào)度決策業(yè)務(wù)邏輯模型和決策優(yōu)化模型。一體化煤炭供應(yīng)鏈高發(fā)性、高風險的典型場景如圖7所示。

以預(yù)見性海運封航場景為例,進行場景深度分析和決策業(yè)務(wù)邏輯建模。海運封航分為封航前、封航中、解封后3個階段,各階段均有對應(yīng)的決策目標集和一組具有優(yōu)先次序的調(diào)度策略集(或叫調(diào)度決策樹)。調(diào)度決策執(zhí)行邏輯為:①按照智能決策應(yīng)用模式,根據(jù)仿真推演的關(guān)鍵指標反饋,遵循調(diào)度決策樹有次序地調(diào)用調(diào)度策略及對應(yīng)的決策優(yōu)化模型,自動優(yōu)化調(diào)度方案(調(diào)度計劃集合);②將優(yōu)化的調(diào)度方案推送給仿真系統(tǒng)進行推演,如此往復(fù),直到仿真推演結(jié)果達到預(yù)期或決策到底;③最終將優(yōu)化的調(diào)度方案以“日計劃”加“調(diào)度指令”的方式下發(fā)到各環(huán)節(jié)二三級調(diào)度機構(gòu)執(zhí)行落實。

圖7 實時調(diào)度典型場景集合Fig.7 Real-time scheduling typical scene collection

1.3.2 調(diào)度策略優(yōu)化建模

調(diào)度策略優(yōu)化建模(圖8),是支持調(diào)度員執(zhí)行調(diào)度策略的可執(zhí)行運籌優(yōu)化模型創(chuàng)建,可根據(jù)調(diào)度員輸入的配置參數(shù),自動運行并返回符合調(diào)度目標的優(yōu)化調(diào)度計劃[6]。下面以預(yù)見性海運封航場景為例,示例性介紹調(diào)度策略優(yōu)化建模與調(diào)度策略程序建模方法。

(1)決策優(yōu)化設(shè)計建模。采用運籌優(yōu)化技術(shù),對海運封航場景下的決策優(yōu)化建模進行了深入研究,設(shè)計了4個單策略的決策模型和1個多策略的決策綜合模型,根據(jù)封航階段和策略優(yōu)先級,優(yōu)化計算調(diào)度方案,生成最優(yōu)的計劃調(diào)整的時機和數(shù)量,定量解決因封航造成的電廠告急、港口場存超限預(yù)警等問題。

圖8 調(diào)度策略優(yōu)化模型Fig.8 Scheduling strategy optimization model

(2)策略優(yōu)化程序建模。基于動態(tài)量平衡和時空網(wǎng)絡(luò)思想,考慮實際場景下不同策略(重車分流、重車保留、裝車調(diào)整等)的優(yōu)先級關(guān)系,結(jié)合貪心策略進行求解,并提供接口仿真系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)交互。

2 決策支持系統(tǒng)

智能決策關(guān)鍵技術(shù),是一套具有極強業(yè)務(wù)指導(dǎo)性和操作性的新型調(diào)度決策方法。從技術(shù)可行性驗證、工程應(yīng)用性落地的目標出發(fā),需要構(gòu)建可演示的智能決策支持系統(tǒng)。

2.1 系統(tǒng)構(gòu)建框架

智能決策支持系統(tǒng)的構(gòu)建,是以自主成熟的基礎(chǔ)仿真產(chǎn)品為底座,面向決策優(yōu)化模型和仿真機理模型案例成果,進行仿真資源庫、模型庫擴展和仿真分析評估功能擴展,以及調(diào)度決策支持與模型配置與求解擴展,最終形成支撐仿真推演與優(yōu)化決策協(xié)同的一體化決策支持系統(tǒng)。

2.2 系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)

按照標準化、模塊化、層次化軟件設(shè)計方法和模型驅(qū)動的體系結(jié)構(gòu),以數(shù)據(jù)模型為中心,構(gòu)建決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用架構(gòu)(圖9)。

(1)應(yīng)用層。支持多席位協(xié)同應(yīng)用和態(tài)勢展示。

(2)服務(wù)層。提供知識應(yīng)用、模型管理、導(dǎo)調(diào)控制等輔助業(yè)務(wù),以及調(diào)度決策、仿真推演、調(diào)度協(xié)作等核心業(yè)務(wù)。

(3)平臺層。具備數(shù)據(jù)資源庫、數(shù)據(jù)資源管理、仿真引擎、知識圖譜編輯、系統(tǒng)管理、外部接口等基礎(chǔ)支撐能力。

(4)支撐層。提供硬件、軟件支撐環(huán)境,支撐不同業(yè)務(wù)場景下的應(yīng)用需求。

3 技術(shù)應(yīng)用案例

實時調(diào)度智能決策技術(shù)應(yīng)用驗證,需要基于決策支持系統(tǒng),選取引發(fā)全局調(diào)度的典型場景預(yù)見性海運封航造成港存高為案例場景,通過調(diào)用一體化煤炭供應(yīng)鏈仿真機理模型、決策優(yōu)化模型,開展面向一體化煤炭供應(yīng)鏈運行機理仿真、實時調(diào)度決策支持能力與決策應(yīng)用模式的演示試驗,驗證研究成果的科學性、可信性和有效性,以及未來工程化建設(shè)的可行性、實用性和可落地性。具體實施步驟如圖10所示。

3.1 仿真可信驗證

基于供應(yīng)鏈的歷史運行狀態(tài)數(shù)據(jù)、歷史調(diào)度計劃數(shù)據(jù),實際運行能力數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù),進行一段時間內(nèi)的仿真運行推演,將歷史運行數(shù)據(jù)與仿真推演數(shù)據(jù)進行對比分析,驗證仿真推演技術(shù)的真實性、有效性和可信性。

3.2 異常場景技術(shù)驗證

在預(yù)設(shè)海運封航事件的情況下,以超實時仿真驅(qū)動一體化煤炭供應(yīng)鏈推演運行,調(diào)度員可以預(yù)先發(fā)現(xiàn),供應(yīng)鏈按照原計劃運行,港口場存、電廠庫存等核心指標與各環(huán)節(jié)關(guān)鍵指標將會出現(xiàn)異常告警,從而觸發(fā)調(diào)度決策。經(jīng)過優(yōu)化決策后,調(diào)度員基于優(yōu)化的調(diào)度方案再次仿真推演,判斷原有的港口場存與部分電廠庫存告急問題得到解決或有效緩解,一體化煤炭供應(yīng)鏈可最大化地保持平穩(wěn)高效運行。

(1)實驗想定。①實體構(gòu)成。部署15類仿真對象的基本信息、位置信息、初始狀態(tài)信息,17個仿真活動及6個仿真規(guī)則。②任務(wù)信息。各環(huán)節(jié)運行計劃5個,包括裝車計劃、分流計劃、保留計劃、航運計劃、電廠耗煤計劃。③實驗輸出。一體化煤炭供應(yīng)鏈運行態(tài)勢,各板塊綜合指標、細節(jié)指標及相關(guān)異常預(yù)警信息。

圖10 技術(shù)應(yīng)用驗證步驟Fig.10 Technical application verification steps

(2)指標設(shè)計。一體化煤炭供應(yīng)鏈推演結(jié)果從總調(diào)維度展示裝車完成情況、鐵路運輸總量、港口綜合情況、航運綜合情況、電廠綜合情況,并且對裝車、鐵運、港口、航運、電廠版塊的關(guān)注點進行指標細化展示,共計16個綜合指標,各板塊關(guān)注41個細節(jié)指標(圖11)。

圖11 供應(yīng)鏈綜合指標與分項指標體系Fig.11 Comprehensive and sub index system for supply chain

(3)實驗實施。以供應(yīng)鏈仿真推演技術(shù)成果仿真程序模型,調(diào)度決策優(yōu)化技術(shù)成果決策業(yè)務(wù)邏輯模型的調(diào)度決策邏輯、決策優(yōu)化模型的求解程序,以及仿真驗證環(huán)境和實驗數(shù)據(jù)為支撐,實施開展技術(shù)驗證實驗。實驗流程如圖12所示。

圖12 技術(shù)驗證實驗流程Fig.12 Technical verification experiment process

(4)實驗結(jié)果展示。依托仿真驗證環(huán)境,輸入各板塊初始狀態(tài)數(shù)據(jù)及計劃數(shù)據(jù),基于離散事件和時間混合推進的高效引擎,調(diào)度仿真模型進行推演計算,并根據(jù)統(tǒng)計計算并展示各板塊關(guān)鍵運行指標,實現(xiàn)一體化煤炭供應(yīng)鏈運行趨勢推演及展示。

(5)實驗分析。由技術(shù)應(yīng)用案例可知,本次研究的實時調(diào)度智能決策關(guān)鍵技術(shù)具有真實性、有效性和可信性,符合集團一體化煤炭供應(yīng)鏈實時調(diào)度的應(yīng)用場景和使用模式,可支撐未來集團總調(diào)度室以數(shù)字化、智能化方式開展聯(lián)合實時調(diào)度工作。

4 結(jié)論與展望

4.1 結(jié)論

本文建立了一體化煤炭供應(yīng)鏈實時調(diào)度智能決策的技術(shù)框架、技術(shù)路徑和業(yè)務(wù)應(yīng)用模式,研究提出了可支撐未來工程化的供應(yīng)鏈態(tài)勢仿真推演技術(shù)和調(diào)度決策優(yōu)化技術(shù),設(shè)計形成了可供工程化參考甚至復(fù)用的實例化仿真模型集和決策模型集,構(gòu)建了仿真驗證環(huán)境并完成了仿真驗證實驗,為供應(yīng)鏈實時調(diào)度智能決策這個概念工程落地邁出了重要且堅實的一步,降低了工程化實施的風險、難度和試錯成本,驗證了實時調(diào)度智能決策的業(yè)務(wù)價值和工程可行性。

4.2 技術(shù)應(yīng)用展望

一體化煤炭供應(yīng)鏈實時調(diào)度智能決策關(guān)鍵技術(shù),具有重大的業(yè)務(wù)應(yīng)用價值和產(chǎn)業(yè)示范意義。①預(yù)期在未來集團實時調(diào)度業(yè)務(wù)上能夠有效監(jiān)控、精準優(yōu)化一體化煤炭供應(yīng)鏈的運行,保證電廠供應(yīng),提升運營效率和效益;②創(chuàng)造性探索出一套面向一體化能源供應(yīng)鏈的調(diào)度決策優(yōu)化技術(shù),對于集團內(nèi)部各級調(diào)度系統(tǒng)及外部相關(guān)行業(yè)具有創(chuàng)新示范意義。