天然气管网优化调度方法研究_刘武
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第 31卷 第 3期 西南石油大学学报 (自然科学版 ) Vol.31 No.3
2009年 6月 JournalofSouthwestPetroleum University(Science＆ TechnologyEdition) Jun. 2009
文章编号 :1674 -5086(2009)03 -0146-04
天然气管网优化调度方法研究＊
刘 武 1 , 张 鹏 1 , 刘 祎 2 , 王登海 2 , 杨 光 2
(1.西南石油大学石油工程学院 , 四川 成都 610500;2.西安长庆科技工程有限责任公司 , 陕西 西安 710021)
摘 要 :以压缩机站最小年运营费用为目标函数 , 考虑气田资源 、压缩机站特性参数 、管网输送工艺等多种约 束条件 , 建立了天然气管网优化调度 数学模型 。 基于现代启发式演化算法的基本思想 , 将差 分进化算法 的繁殖策 略与遗传算 法的交叉 、变异结合起来形成了一种 新的混 合遗 传算法 , 应 用于 模型的 优化 求解 , 避免 了一 般演 化算法 早熟 收敛现 象 , 并以一个 12个节点 、11条管段 、 2个压缩机站的天然气管网为例 , 评选出了最优的管 网运行方案 , 用于该管网的日 常运营调度和后期改造设计 。结果表 明 , 所建模型和优化方法是有效的 , 具有一定的实用性 。 关键词 :天然气管网 ;调度方案 ;遗传算法 ;差分 进化算法 ;优化 中图分类号 :TE41 文献标识码 :A DOI:10.3863/j.issn.1674 -5086.2009.03.034
1 500 1 000
允许最小 功率 /kW
100 100
动力费用指标 /(万元 /(kW· a))
0.25 0.25
维护费用指标 /(万元 /(kW· a))
0.06 0.06
第 3期 刘 武 , 等 : 天然气管网优化调度方法研 究
149
表 4 最优 调度方案中天然气管网节点参数 Table4 Nodalparametersofpipelinenetworkintheoptimalschedulingscheme
90
60
60
40
50
50
100
50
110
70
压力高限 /MPa
4.6 5.0 4.8
压力低限 /MPa
4.0 4.0
管线编号
1 2 3 4 5 6
管长 /km
25.80 17.40 34.50 34.50 34.75 45.80
管外径 /mm
273.0 219.0 114.0 273.0 324.0 273.0
λ— 水力摩阻系数 ; max(pi, pl)— i、l节点间管道的最大运行 压力 , MPa;
e— 管道壁厚 , mm;
[ σ] — 管材的许用应力 , MPa; d— 管径 , mm。
2 数学模型求解
2.1 嵌入差分算子的混合遗传算法 遗传算法将适者生存这一基本的进化原理引入
串结构中 , 使用选择 、交叉和变异操作在串之间有组 织但又有随机信息交换 , 优胜劣汰生成新一代个体 , 从而使整个种群不断进化 [ 8-10] 。
产生 。
(6)在子代染色体中随机选择基因进行变异操
作以增加新的遗传信息 , 产生新一代染色体 , 为保持
方案的多样性 , 有限度地接受少量劣质方案 。
Байду номын сангаас 14 8
西南石油大学学报 (自然科学版 ) 2009年
(7)进行管网稳态仿真 , 计算节点压力 、温度 。 (8)计算染色体的适应度 , 评价方案的优劣 。 (9)判断是否达到设置的计算次数或方案间差 异是否充分小 , 是 , 转向步骤 (10);否 , 加大惩罚力 度 , 返回步骤 (5)。 (10)终止计算 , 输出最优运行方案 ζ及管网节 点参数 。
求 ζ=[ Nj, εj, p＊ i , q＊ i ] 使
m
∑ f(ζ) = (a0 +a1 )Nj→ min j=1
(1)
式中
m— 管网系统中设置的压缩机站数 ;
Nj— 第 j个压缩机站的功率 , kW; a0 — 压缩机站动力费用 , 万元 /(kW· a); a1 — 压缩机站的维护费用 , 万元 /(kW· a)。 1 .2 约束 条件
引 言
天然气在管路中流动时 , 压缩机耗能巨大 , 大约 需消耗管道所输气体的 3 % ～ 5 %来提供能量[ 1 -2] , 因此优化天然气管网的运行参数 , 减少压缩机站的运 行费用是一项非常有效的节能降耗措施 。天然气管 网优化调度是指在管网本身结构 、站场设备 、流程及 外部环境条件给定的前提下 , 天然气管网经营部综合 考虑气体资源分布 、用户性质 、管网的输气能力 、管道 及压缩机站的运行与维护等因素 , 制定出技术上可 行 、经济上合理的管网运行方案 , 使之在规定期内完 成输气任务的同时 , 压缩机站的能耗最小 [ 3 -4] 。
147
式中 εj— 第 j个压缩机站的压比 ; εj, min、 εj, max— 第 j个压缩机站允许的最小 、最大
压比 ; pj, min— 第 j个压 缩 机 站允 许 最 低进 气 压 力 ,
MPa;
pj, in— 第 j个压缩机站进站压力 , MPa; Nj, min、Nj, max— 第 j个压缩机站允许最小 、最大功 率 , kW。
图 1 某气田管网结构示意图 Fig.1 Apipelinenetworkstructurediagram
节点名称
1 2 12 9 8
节点类型
进气点 进气点 进气点 用气点 用气点
表 1 节点数据表 Table1 Dataofnodes
流量高限
流量低限
/(×104 Nm3 /d) /(×104 Nm3 /d)
法的染色体交叉 和差分进化算法 的染色体繁 殖策 略 。 [ 11-12]
2 .2 管网 优化 调度 模型 的求 解流 程
(1)对天然气管网结构进行数学描述 , 确定管
网优化运行模型的边界条件 、混合遗传算法的编码
方案和收敛准则 。
(2)待选管网运行方案 ζ用混合遗传算法的染
色体表示 , 随机产生多个染 色体 , 并依据约 束条件
G— 进化代数 。
优化模型 (1)～ (4)是一个非线性混合规划模
型 , 包含的决策变量和约束条件较多 , 传统优化算法
无法有效求解 。根据天然气管网优化调度问题的特
点 , 基于遗传算法 (GA)的基本框架 , 将遗 传算法 、
差分进化算法 (DE)结合起来构造了一种混合遗传
算法 , 用于该模型的求解 , 其核心思想是利用遗传算
量 , Nm3 /d;
pi— i节点进 (分 )气压力 , MPa; pi, max、pi, min— i节点允许的进 (分 )气压力的高 、 低限 , MPa。
(2)压缩机站特性参数约束 在管网优化调度方案中 , 压缩机站压比 、功率 、
进气压力约束关系为
εj, min ≤ εj≤ εj, max; Nj, min ≤ Nj≤ Nj, max; pj, in ≥ pj, min
(3)管网节点流量平衡及管道强度约束
n
∑ ailQil +qi =0; Qil =C
l=1
max(2pi e, pl)d≤ [ σ]
(p2i λZ-ΔpT2l) Ld5 ; (4)
式中 Qil— 通过 i、l节点间管元件的流量 , Nm3 /d; ail— 系数 , 若天然气 从 i节 点流向 l节点 时 ,
(1)气田资源 、用户约束
每个节点进 (分 )气流量都控制在一定范围内 ,
每个节点压力应满足生产运行 、外输用户要求 , 即
qi, min ≤ qi≤ qi, max; pi, min ≤ pi≤ pi, max
(2)
式中 qi— i节点进 (分 )气量 , Nm3 /d; qi, max、qi, min— i节点允许的最大 、最小进 (分 )气
1 数学模型的建立
1.1 目标函数
以天然气管网中压缩机站的运行费用 f作为评
价指标 , 选取压缩机站功率 Nj、压比 εj和部分管网节 点流量 q＊ i 、压力 p＊ i (i<n, n为管网系统中节点数 ) 为优化模型的决策变量 , 建立决策最优运行方案 ζ 的全局优化模型 , 可归结为如下数学模型 [ 5-7]
表 2 管段数据表 Table2 Dataofpipelines
最大屈服极限 /MPa
管线编号
管长 /km
360.0 360.0 390.0 390.0 360.0 360.0
7
39.70
8
17.40
9
42.30
10
35.80
11
72.30
管外径 /mm
219.0 219.0 219.0 324.0 219.0
(2)～ (4), 评价其合理性 。
(3)结合目标函数 f(ζ), 用惩罚函数法处理约
束条件 , 构建染色体适应度函数 , 具体形式为
F(ζ)=
f(ζ) if gk(ζ)≤ 0 and hk(ζ) =0
z
s
f(ζ)+α ∑ [ max{0, gk(ζ)}] +∑ hk(ζ)
k=1
k=1
(6)
式中 , F(ζ)— 适应度函数 ;α— 罚因子 ;hk(ζ)=0为 约束条件 (2)～ (4)中的等式约束 , k=1, 2, 3, …,
图 1所示某气田管网由 12个节点 , 11条管段和 2个压 缩机站组 成 , 管 段 3、4 是直径不 同的复 线 。 节点 1、2、12为 A、B、C三个区块向管网供气的集气 交接站, 各区块生产能力及压力高限见表 1, 其中, 节点 2的流量为 50 ×104 Nm3 /d。 节点 8、9为两个 用气点 , 分别担负向天然气处理厂和甲醇厂供气任 务 , 其供气压力要求大于 4.0 MPa, 装置处理能力分 别为 (70 ～ 110)×104 Nm3 /d、(50 ～ 100)×104 Nm3 / d, 如表 1所示 。
s;gk(ζ)≤ 0 为约束条件 (2)～ (4)中的不等式约 束 , k=1, 2, 3, …, z。
(4)计算各个染色体的适应度 , 并按适应度高
低排序 。
(5)选择适应度居于前 1/2的父代染色体以差 分算子为主进行繁殖 , 将染色体交叉作为辅助算子 ,
20% ～ 30% 的新 一代染 色体使 用基因 交叉方 式
最大屈服极限 /MPa
390.0 390.0 360.0 360.0 390.0
压缩机站 类型
C1 往复式 C2 往复式
效率 /%
100 100
表 3 压缩机站数据表 Table3 Dataofcompressorstations
允许最大 允许最小
压比
压比
2.0
1.30
2.0
1.30
允许最大 功率 /kW
3 算例分析
为顺利输送天然气和满足用户对气压的要求 , 设置了 C1、C2两个压缩机站对天然气进行增压 , 管 段基础数据和压缩机站运行参数边界条件分别见表 2、表 3。利用管网优化调度模型 (1)～ (4)及优化算 法编制相应程序 , 计算出的最优运行方案参数见表 4、5, 表 6列出了各项费用组成 。
i→l, ail = 1;反之 , l→i, ail =-1;若 i、l节点间无管 道连接时 , ail =0。
pl— 节点 l的压力 , MPa; d— 管径 , mm;
T— 管段内流体温度 , K;
Z— 气体的压缩因子 ;
L— 节点 i、l之间的管道长度 , km; Δ— 天然气相对密度 ;
C— 常数 ;
差分进化算法把种群中两个或多个个体的向量 差加权后 , 按一定的规则与第三个个体 (比如适应度 值最好的个体 )线性组合来产生新的个体 , 染色体
基因值差分算子为
uG+1 i
=xG t +ρ[ xG k -xG l]
(5)
式中
xt、xk、xl— 随机选择的三个父代染色体 ; ui— 子代染色体 ; ρ— 0 ～ 1之间随机数 , 用来控制两个变量的差 分所引起个体的变化程度 ;
(3)
＊ 收稿日期 :2008 -02 -28 基金项目 :国家自然科学基金 (50678154);高等学校博士学科点专项科研基金 (20060615003)。 作者简介 :刘 武 (1970 -), 男 (汉族 ), 四川武胜人 , 副教授 , 从事天然气管网仿真与运行优化研究 。
第 3期 刘 武 , 等 : 天然气管网优化调度方法研 究
2009年 6月 JournalofSouthwestPetroleum University(Science＆ TechnologyEdition) Jun. 2009
文章编号 :1674 -5086(2009)03 -0146-04
天然气管网优化调度方法研究＊
刘 武 1 , 张 鹏 1 , 刘 祎 2 , 王登海 2 , 杨 光 2
(1.西南石油大学石油工程学院 , 四川 成都 610500;2.西安长庆科技工程有限责任公司 , 陕西 西安 710021)
摘 要 :以压缩机站最小年运营费用为目标函数 , 考虑气田资源 、压缩机站特性参数 、管网输送工艺等多种约 束条件 , 建立了天然气管网优化调度 数学模型 。 基于现代启发式演化算法的基本思想 , 将差 分进化算法 的繁殖策 略与遗传算 法的交叉 、变异结合起来形成了一种 新的混 合遗 传算法 , 应 用于 模型的 优化 求解 , 避免 了一 般演 化算法 早熟 收敛现 象 , 并以一个 12个节点 、11条管段 、 2个压缩机站的天然气管网为例 , 评选出了最优的管 网运行方案 , 用于该管网的日 常运营调度和后期改造设计 。结果表 明 , 所建模型和优化方法是有效的 , 具有一定的实用性 。 关键词 :天然气管网 ;调度方案 ;遗传算法 ;差分 进化算法 ;优化 中图分类号 :TE41 文献标识码 :A DOI:10.3863/j.issn.1674 -5086.2009.03.034
1 500 1 000
允许最小 功率 /kW
100 100
动力费用指标 /(万元 /(kW· a))
0.25 0.25
维护费用指标 /(万元 /(kW· a))
0.06 0.06
第 3期 刘 武 , 等 : 天然气管网优化调度方法研 究
149
表 4 最优 调度方案中天然气管网节点参数 Table4 Nodalparametersofpipelinenetworkintheoptimalschedulingscheme
90
60
60
40
50
50
100
50
110
70
压力高限 /MPa
4.6 5.0 4.8
压力低限 /MPa
4.0 4.0
管线编号
1 2 3 4 5 6
管长 /km
25.80 17.40 34.50 34.50 34.75 45.80
管外径 /mm
273.0 219.0 114.0 273.0 324.0 273.0
λ— 水力摩阻系数 ; max(pi, pl)— i、l节点间管道的最大运行 压力 , MPa;
e— 管道壁厚 , mm;
[ σ] — 管材的许用应力 , MPa; d— 管径 , mm。
2 数学模型求解
2.1 嵌入差分算子的混合遗传算法 遗传算法将适者生存这一基本的进化原理引入
串结构中 , 使用选择 、交叉和变异操作在串之间有组 织但又有随机信息交换 , 优胜劣汰生成新一代个体 , 从而使整个种群不断进化 [ 8-10] 。
产生 。
(6)在子代染色体中随机选择基因进行变异操
作以增加新的遗传信息 , 产生新一代染色体 , 为保持
方案的多样性 , 有限度地接受少量劣质方案 。
Байду номын сангаас 14 8
西南石油大学学报 (自然科学版 ) 2009年
(7)进行管网稳态仿真 , 计算节点压力 、温度 。 (8)计算染色体的适应度 , 评价方案的优劣 。 (9)判断是否达到设置的计算次数或方案间差 异是否充分小 , 是 , 转向步骤 (10);否 , 加大惩罚力 度 , 返回步骤 (5)。 (10)终止计算 , 输出最优运行方案 ζ及管网节 点参数 。
求 ζ=[ Nj, εj, p＊ i , q＊ i ] 使
m
∑ f(ζ) = (a0 +a1 )Nj→ min j=1
(1)
式中
m— 管网系统中设置的压缩机站数 ;
Nj— 第 j个压缩机站的功率 , kW; a0 — 压缩机站动力费用 , 万元 /(kW· a); a1 — 压缩机站的维护费用 , 万元 /(kW· a)。 1 .2 约束 条件
引 言
天然气在管路中流动时 , 压缩机耗能巨大 , 大约 需消耗管道所输气体的 3 % ～ 5 %来提供能量[ 1 -2] , 因此优化天然气管网的运行参数 , 减少压缩机站的运 行费用是一项非常有效的节能降耗措施 。天然气管 网优化调度是指在管网本身结构 、站场设备 、流程及 外部环境条件给定的前提下 , 天然气管网经营部综合 考虑气体资源分布 、用户性质 、管网的输气能力 、管道 及压缩机站的运行与维护等因素 , 制定出技术上可 行 、经济上合理的管网运行方案 , 使之在规定期内完 成输气任务的同时 , 压缩机站的能耗最小 [ 3 -4] 。
147
式中 εj— 第 j个压缩机站的压比 ; εj, min、 εj, max— 第 j个压缩机站允许的最小 、最大
压比 ; pj, min— 第 j个压 缩 机 站允 许 最 低进 气 压 力 ,
MPa;
pj, in— 第 j个压缩机站进站压力 , MPa; Nj, min、Nj, max— 第 j个压缩机站允许最小 、最大功 率 , kW。
图 1 某气田管网结构示意图 Fig.1 Apipelinenetworkstructurediagram
节点名称
1 2 12 9 8
节点类型
进气点 进气点 进气点 用气点 用气点
表 1 节点数据表 Table1 Dataofnodes
流量高限
流量低限
/(×104 Nm3 /d) /(×104 Nm3 /d)
法的染色体交叉 和差分进化算法 的染色体繁 殖策 略 。 [ 11-12]
2 .2 管网 优化 调度 模型 的求 解流 程
(1)对天然气管网结构进行数学描述 , 确定管
网优化运行模型的边界条件 、混合遗传算法的编码
方案和收敛准则 。
(2)待选管网运行方案 ζ用混合遗传算法的染
色体表示 , 随机产生多个染 色体 , 并依据约 束条件
G— 进化代数 。
优化模型 (1)～ (4)是一个非线性混合规划模
型 , 包含的决策变量和约束条件较多 , 传统优化算法
无法有效求解 。根据天然气管网优化调度问题的特
点 , 基于遗传算法 (GA)的基本框架 , 将遗 传算法 、
差分进化算法 (DE)结合起来构造了一种混合遗传
算法 , 用于该模型的求解 , 其核心思想是利用遗传算
量 , Nm3 /d;
pi— i节点进 (分 )气压力 , MPa; pi, max、pi, min— i节点允许的进 (分 )气压力的高 、 低限 , MPa。
(2)压缩机站特性参数约束 在管网优化调度方案中 , 压缩机站压比 、功率 、
进气压力约束关系为
εj, min ≤ εj≤ εj, max; Nj, min ≤ Nj≤ Nj, max; pj, in ≥ pj, min
(3)管网节点流量平衡及管道强度约束
n
∑ ailQil +qi =0; Qil =C
l=1
max(2pi e, pl)d≤ [ σ]
(p2i λZ-ΔpT2l) Ld5 ; (4)
式中 Qil— 通过 i、l节点间管元件的流量 , Nm3 /d; ail— 系数 , 若天然气 从 i节 点流向 l节点 时 ,
(1)气田资源 、用户约束
每个节点进 (分 )气流量都控制在一定范围内 ,
每个节点压力应满足生产运行 、外输用户要求 , 即
qi, min ≤ qi≤ qi, max; pi, min ≤ pi≤ pi, max
(2)
式中 qi— i节点进 (分 )气量 , Nm3 /d; qi, max、qi, min— i节点允许的最大 、最小进 (分 )气
1 数学模型的建立
1.1 目标函数
以天然气管网中压缩机站的运行费用 f作为评
价指标 , 选取压缩机站功率 Nj、压比 εj和部分管网节 点流量 q＊ i 、压力 p＊ i (i<n, n为管网系统中节点数 ) 为优化模型的决策变量 , 建立决策最优运行方案 ζ 的全局优化模型 , 可归结为如下数学模型 [ 5-7]
表 2 管段数据表 Table2 Dataofpipelines
最大屈服极限 /MPa
管线编号
管长 /km
360.0 360.0 390.0 390.0 360.0 360.0
7
39.70
8
17.40
9
42.30
10
35.80
11
72.30
管外径 /mm
219.0 219.0 219.0 324.0 219.0
(2)～ (4), 评价其合理性 。
(3)结合目标函数 f(ζ), 用惩罚函数法处理约
束条件 , 构建染色体适应度函数 , 具体形式为
F(ζ)=
f(ζ) if gk(ζ)≤ 0 and hk(ζ) =0
z
s
f(ζ)+α ∑ [ max{0, gk(ζ)}] +∑ hk(ζ)
k=1
k=1
(6)
式中 , F(ζ)— 适应度函数 ;α— 罚因子 ;hk(ζ)=0为 约束条件 (2)～ (4)中的等式约束 , k=1, 2, 3, …,
图 1所示某气田管网由 12个节点 , 11条管段和 2个压 缩机站组 成 , 管 段 3、4 是直径不 同的复 线 。 节点 1、2、12为 A、B、C三个区块向管网供气的集气 交接站, 各区块生产能力及压力高限见表 1, 其中, 节点 2的流量为 50 ×104 Nm3 /d。 节点 8、9为两个 用气点 , 分别担负向天然气处理厂和甲醇厂供气任 务 , 其供气压力要求大于 4.0 MPa, 装置处理能力分 别为 (70 ～ 110)×104 Nm3 /d、(50 ～ 100)×104 Nm3 / d, 如表 1所示 。
s;gk(ζ)≤ 0 为约束条件 (2)～ (4)中的不等式约 束 , k=1, 2, 3, …, z。
(4)计算各个染色体的适应度 , 并按适应度高
低排序 。
(5)选择适应度居于前 1/2的父代染色体以差 分算子为主进行繁殖 , 将染色体交叉作为辅助算子 ,
20% ～ 30% 的新 一代染 色体使 用基因 交叉方 式
最大屈服极限 /MPa
390.0 390.0 360.0 360.0 390.0
压缩机站 类型
C1 往复式 C2 往复式
效率 /%
100 100
表 3 压缩机站数据表 Table3 Dataofcompressorstations
允许最大 允许最小
压比
压比
2.0
1.30
2.0
1.30
允许最大 功率 /kW
3 算例分析
为顺利输送天然气和满足用户对气压的要求 , 设置了 C1、C2两个压缩机站对天然气进行增压 , 管 段基础数据和压缩机站运行参数边界条件分别见表 2、表 3。利用管网优化调度模型 (1)～ (4)及优化算 法编制相应程序 , 计算出的最优运行方案参数见表 4、5, 表 6列出了各项费用组成 。
i→l, ail = 1;反之 , l→i, ail =-1;若 i、l节点间无管 道连接时 , ail =0。
pl— 节点 l的压力 , MPa; d— 管径 , mm;
T— 管段内流体温度 , K;
Z— 气体的压缩因子 ;
L— 节点 i、l之间的管道长度 , km; Δ— 天然气相对密度 ;
C— 常数 ;
差分进化算法把种群中两个或多个个体的向量 差加权后 , 按一定的规则与第三个个体 (比如适应度 值最好的个体 )线性组合来产生新的个体 , 染色体
基因值差分算子为
uG+1 i
=xG t +ρ[ xG k -xG l]
(5)
式中
xt、xk、xl— 随机选择的三个父代染色体 ; ui— 子代染色体 ; ρ— 0 ～ 1之间随机数 , 用来控制两个变量的差 分所引起个体的变化程度 ;
(3)
＊ 收稿日期 :2008 -02 -28 基金项目 :国家自然科学基金 (50678154);高等学校博士学科点专项科研基金 (20060615003)。 作者简介 :刘 武 (1970 -), 男 (汉族 ), 四川武胜人 , 副教授 , 从事天然气管网仿真与运行优化研究 。
第 3期 刘 武 , 等 : 天然气管网优化调度方法研 究