基于事件树的方法在长周期原油混输调度中的应用

原油调度是炼化企业生产过程中一个重要环节.在石油炼制过程中,为节约成本,降低原油性质的波动,并保证常减压装置的平稳运行,通常选择多种原油混炼.原油混输调度就是根据生产计划的需求,在满足各种操作约束和保证常减压装置正常运行的前提下,通过调节各种原油的混合比例及油罐的切换次序等,尽可能的降低调度过程的费用.本文首先论述了长周期原油混输调度问题,其中包括原油从油轮卸载到码头原油罐、由码头原油罐通过管道向厂区原油罐输送原油,以及厂区原油罐向常减压装置提供进料等过程.提出了一种与数学规划方法完全不同的基于事件树的方法来解决长周期原油混输调度的建模和优化问题.避免了数学规划方法建模复杂、求解困难等缺点.在本文中,事件树是表示系统在整个调度周期内系统可能状态的图形,其中每一个节点是系统在某一时刻的状态,包含有油轮的工作状态(在海上等待,卸油)、原油罐的工作状态(加油,输油,闲置)、各原油罐所存储原油的类型和储量、输油罐的输油速率等.该方法采用自然语言建模,利用连续时间的表达方法,根据事件发生的时刻来划分时间段,提高了求解的精度.在事件树结构单元的求解上,利用了事件驱动规则,推动事件树的生长.即当有事件发生时,根据事件发生的时刻及相应的事件处理方法,计算出事件发生后系统所有可能的状态,即当前节点的子节点.同时为了降低系统的规模,引入了分解集成策略,把整个调度系统分解为码头调度子系统和厂区调度子系统,对两个子系统进行优化,最终将两部分的最优结果集成起来便可得到整个系统的最优解.在整个事件树的搜索方法上,采用了深度优先搜索算法和剪枝策略来提高算法的搜索效率.通过深度优先搜索方法可快速得到可行解,以得到的可行解中的最优的解作为依据,与后续的解进行比较,可以省略大量节点的计算,极大地提高算法的计算效率.最后通过4个工业规模的例子证明了本方法的有效性.在调度周期为4周,7艘油轮,6个码头原油罐,6个厂区原油罐,2套常减压装置,6种原油类型的情况下,CPU(AMD3000+,2.0GHz)的计算时间不超过70s.