本发明涉及信息自动化领域，尤其涉及一种lng接收站运行优化方法。
背景技术：
lng是液化天然气(liquefiednaturalgas)的缩写，天然气是在气田中自然开采出来的可燃气体，主要由甲烷构成。lng接收站是指储存液化天然气然后往外输送天然气的生产单位。lng接收站接收从lng船运来lng并储存在lng储罐中，将储罐中的lng气化成气态天然气后分配给下游用户。
目前，国内大部分lng接收站的调度系统普遍存在如下几个问题：
1)调度人员主要凭经验对生产进行调度，往往只考虑满足天然气管网的负荷要求即可，没有从经济性角度出发考虑如何在满足生产要求的前提下使生产成本最小；
2)lng生产系统的设备在运行一段时间后，或是检修、改造后常常会偏离其原有工况，调度人员有时很难察觉这种差别。如果调度人员按照原有的调度习惯进行调度，往往造成调度的不合理。
技术实现要素：
本发明旨在提供通过全局优化的方式对lng接收站的运行进行优化的方法。
为了实现所述目的，本发明提供的一种lng接收站运行优化方法，所述优化方法，包括：
获取lng接收站的相关参数，定时触发lng接收站运行设备工况模型模块，得到与每个设备对应的工况模型；
构建基于每个工况模型建立lng接收站整体优化调度模型，对lng接收站整体优化调度模型进行优化求解，得到对lng接收站的进行优化后的调度方案；
基于调度方案lng接收站进行调度。
可选的，所述相关参数，包括：
低压泵、高压泵、海水泵的进口流量、进口温度、进口压力的实时数据、历史数据；与设备运行密切相关的辅助变量。
可选的，所述定时触发lng接收站运行设备工况模型模块，得到与每个设备对应的工况模型，包括：
构建影响设备工况模型输出的可控变量的工况模型表达式y＝f(x,x*)，
其中，y为当前设备工况模型的输出向量；x为影响设备工况模型输出的可控变量；x*为影响设备工况模型输出的辅助变量，f()为所选的模型结构。
可选的，所述工况模型包括离线建模部分，离线建模部分包括模型结构f()的和模型可控变量x和辅助变量x*。
可选的，所述构建基于每个工况模型建立lng接收站整体优化调度模型，包括：
生产计划调度优化模型的目标函数为：
mincu＝∑citi+∑pitpi
c—在u时段内生产计划执行成本，ci—单位时间执行第i项生产任务产生的成本，ti—第i项生产任务执行的时间，pi—单位时间第i项生产任务未按时执行的罚值，tpi—第i项生产任务未按时执行的时间，∑citi为执行完各项生产任务所产生的成本，∑pitpi为生产任务未完成时的累计惩罚值。
可选的，所述生产计划调度优化模型的约束条件包括任务互斥约束、任务执行顺序约束、任务执行时间约束。
可选的，所述任务互斥约束，包括：
其中，ki，kj—第i、j项任务执行与否变量，只能取0或1，0表示不执行，1表示执行，上式表明当两项任务不能同时执行时，只能选择其中一个执行。
可选的，所述任务执行顺序约束，包括：
其中，a—执行时间段，δt—上一个任务执行完后，下一个任务执行的时间。
可选的，所述任务执行时间约束，包括：
任务执行时间约束：
其中，s—一组任务完成的时间。
可选的，所述生产计划调度优化模型的约束条件，还包括：
父任务与子任务约束、输送成本约束、用电量约束、管道压力约束、输送任务约束、能量需求约束、开停机约束、设备约束。
通过实施本发明可以取得以下有益技术效果：
通过建立lng接收站运行系统整体优化调度模型，以满足天然气外输计划为前提，lng接收站运行系统总的生产成本最低为目标，自动给出优化的调度方案，提高了lng接收站运行系统调度的经济性，实现企业的节能减排、降本增效的目标，并在一定程度上避免了调度人员人为的主观性和因经验不足带来的问题。
附图说明
图1为本发明实施例公开的一种lng接收站运行优化方法的流程示意图。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员的理解，下面结合具体实施例对本发明作进一步的说明：
实施例1：
本发明提供的一种lng接收站运行优化方法，如图1所示，所述优化方法，包括：
11、获取lng接收站的相关参数，定时触发lng接收站运行设备工况模型模块，得到与每个设备对应的工况模型；
12、构建基于每个工况模型建立lng接收站整体优化调度模型，对lng接收站整体优化调度模型进行优化求解，得到对lng接收站的进行优化后的调度方案；
13、基于调度方案lng接收站进行调度。
在实施中，lng接收站运行系统整体优化调度模块的工作流程如下：
首先，从调度系统综合数据集成平台服务器获取lng接收站运行系统设备工况模型所需要的数据；
其次，用户确定各种常数，包括环境温度、人员配置、物料损耗、各种上下限值、原料的理化分析数据等，是否合理，是否需要修改，如果不修改，则采用默认值。调度系统应用服务器定时触发设备工况模型建立模块，根据采集到的数据生成设备工况模型；
再次，从调度系统综合数据集成平台服务器获取(或者用户输入)一个时间段内的天然气外输计划，调度系统应用服务器触发lng接收站运行系统整体优化调度模型，采用混合整数线性规划算法给出此外输计划下优化的调度策略和方案。
最后，调度系统应用服务器将优化的调度方案保存，并通过客户端进行展示，给调度人员实际选择执行。
本发明的lng接收站运行的整体优化调度系统具体实施由安装在现场的测量仪表、传感器、分布式控制系统(distributedcontrolsystem，dcs)、调度系统综合数据集成平台服务器、调度系统应用服务器、客户端、防火墙、防病毒服务器等硬件设备以及连结各计算机设备、控制器和传感器的计算机网络构成。
现场的测量仪表用于在线检测调度系统所必需的数据，传感器将在线检测到的数据传送到dcs系统，实现数据采集和控制。数据采集过程如下：lng接收站运行系统现场分布着若干个测定各台设备运行数据的仪表，由这些仪表根据各自测量的不同指标信号将其作滤波、缓冲、放大等预处理，然后将信号通过光电隔离后，送入dcs对应控制点标签中。
调度系统综合数据集成平台服务器基于专业的实时数据库和关系数据库管理系统，将实施lng接收站运行系统整体优化调度所需要的生产现场的测量数据、原料成本数据、化验分析数据、生产计划与调度数据等存储在数据库中。其中，原料成本数据、化验分析数据、生产计划与调度数据或来自于第三方系统数据库服务器，或者通过人工录入的方式写入关系数据库中。
调度系统应用服务器是整个系统的核心部件，主要运行lng接收站运行系统设备建模方法、lng接收站运行系统整体优化调度建模方法等模块。模块需要调用调度系统综合数据集成平台服务器中存储的数据，并将lng接收站运行系统设备建模方法、lng接收站运行系统整体优化调度建模方法实施后得到的模型结果写入数据库。同时，对于一些模型计算必要的模型参数，应用服务器会自动判断是否需要调整，并当需要调整时通过应用服务器自动对综合数据集成平台服务器的相关数据进行更新处理。
客户端根据用户需求向调度系统应用服务器提出读取/写入相关信息的要求，并根据用户需求将模型结果进行展示，按照特定优化目标实现lng接收站运行系统的整体优化调度。
防火墙防病毒服务器的主要任务是监控lng接收站运行优化调度系统直接相关的客户端、调度系统应用服务器、调度系统综合数据集成平台服务器等的工作环境。
本发明采用多层架构的方式，将主要核心模型和算法以组件的方式部署在中间层的调度系统应用服务器中，从而提供了一种通用的，可扩展可移植的，能够满足不同lng接收站运行系统整体优化调度的要求。
与以往调度方案相比，本发明基于设备工况模型建立lng接收站运行系统整体优化调度模型，以满足天然气外输计划为前提，lng接收站运行系统总的生产成本最低为目标，自动给出优化的调度方案，提高了lng接收站运行系统调度的经济性，实现企业的节能减排、降本增效的目标，并在一定程度上避免了调度人员人为的主观性和因经验不足带来的问题。
可选的，所述相关参数，包括：
低压泵、高压泵、海水泵的进口流量、进口温度、进口压力的实时数据、历史数据；与设备运行密切相关的辅助变量，如环境温度、设备运行上下限。
在实施中，上述数据内的实时数据和历史数据从dcs、实时数据库中获取，存入调度系统综合数据集成平台服务器；生产计划与调度数据、化验分析数据或从第三方系统，如mes、lims中的数据库服务器获取，或者通过人工输入的方式由用户通过客户端输入，存入调度系统综合数据集成平台服务器。
所有这些数据均需要通过预处理，保证所采集的数据的正确性和可靠性，避免因失误而导致所采集的数据出现异常，其中失误指由于控制、环境、测量仪器不稳定以及人为失误等因素所造成的误差。常用的数据预处理方法有很多，如局外点检测、线性平滑和标准化等。
可选的，所述定时触发lng接收站运行设备工况模型模块，得到与每个设备对应的工况模型，包括：
构建影响设备工况模型输出的可控变量的工况模型表达式y＝f(x,x*)，
其中，y为当前设备工况模型的输出向量；x为影响设备工况模型输出的可控变量，是人为可以控制的变量，如物料消耗量；x*为影响设备工况模型输出的辅助变量，如环境温度等；f()为所选的模型结构。
在实施中，在lng接收站运行系统设备工况模型建立时，用与设备紧密相关的变量来得到设备输入与输出之间的函数关系。在得到这些函数关系式时，也需要引入其他辅助变量，以提高设备工况模型的精度。
可选的，所述工况模型包括离线建模部分，离线建模部分包括模型结构f()的和模型可控变量x和辅助变量x*。
在实施中，lng接收站运行系统设备工况模型的离线建模部分主要是模型结构f()的选择和模型可控变量x和辅助变量x*的选择。本发明中lng接收站运行系统设备工况模型的模型结构库由线性回归模型、分段线性拟合模型、主成分分析模型、偏最小二乘模型、人工神经网络模型、模糊神经网络模型等组成，但不限于此。上述模型结构均是目前非常成熟的模型，这些模型的应用过程为本领域技术人员所公知，于此不再赘述。
本发明中，将lng接收站运行系统设备工况模型的模型结构选择问题转化成0-1规划问题，并采用遗传算法进行求解，从模型结构库中选择模拟效果最好的模型结构。
在此，模拟效果最好是指模型给出的未来一段时间内的设备工况数据与所采集的该时间段的实际设备的运行数据之间的差异最小。上述0-1规划方法是一种特殊形式的整数规划。这种规划的决策变量仅取值0或1，0-1变量可以数量化地描述诸如开与关、取与弃、有与无等现象所反映的离散变量间的逻辑关系、顺序关系以及互斥的约束条件，凡是有界变量的整数规划都可以转化为0-1规划来处理。因此，可以将设备工况模型的模型结构选择问题转化成0-1规划问题来进行处理。所述遗传算法为本领域技术人员所公知的算法，于此不再赘述。
同样地，可控变量和辅助变量的选择问题也转化成0-1规划问题，并采用遗传算法进行求解，从最初的可控变量和辅助变量向量中选择模拟效果最好的可控变量x和辅助变量向量x*。
lng接收站运行系统设备建模模块的在线运行部分主要是模型的在线校正和模型结果的输出。lng接收站运行系统是一个联系低压泵、高压泵、海水泵的复杂系统，一般不可能建立准确的设备工况模型来准确反映工业过程变化，而需要很大的依赖实时性强的对过程模型在线校正来跟踪过程变化，以较为准确的反映过程主要趋势的变化。
lng接收站运行系统设备工况模型的在线校正功能具体为：在设备工况模型中另外独立加入一个在线校正模块，负责监视设备工况模型的输出和反馈回来的工况实际值。在线校正模块比较设备工况模型的输出和实际值的差异，并决定是否对设备工况模型进行在线校正。当两者之间的差异大于预定阈值时，则记录该差异以及对应段内的生产工况；如果这种差异连续数次产生且对应的生产工况始终处于稳定运行状态时，则通过计算偏差而给出一个调节量，并将该调节量叠加到设备工况模型的输出层节点上，从而补偿设备工况模型输出，以使其与实际的设备运行工况数据相接近。同时，在发现两者之间的差异大于预定阈值时，记录下由lng接收站运行系统设备工况模型的输入(即各种变量)和输出，以及实际的设备运行工况构成的样本，并在所记录的样本数达到预定数量之时，利用所记录的样本重新训练设备工况模型，更新模型f()的参数，使得模型输出结果的预测精度达到预定要求。其中，所述预定阈值和预定数量均可以根据实际所需的预测精度来设定，于此不作限定。
在本发明的实施过程中，工作流程步骤22中所建立的lng接收站运行系统整体优化调度模型，其核心思想是以lng接收站运行系统总的生产成本最小为目标，通过优化低压泵、高压泵和海水泵的启停，及其运行状态，在外输计划要求的情况下，减少lng接收站运行系统整体的能源消耗和成本，实现节能减排，降本增效的目标。
可选的，所述构建基于每个工况模型建立lng接收站整体优化调度模型，包括：
生产计划调度优化模型的目标函数为：
mincu＝∑citi+∑pitpi
c—在u时段内生产计划执行成本，ci—单位时间执行第i项生产任务产生的成本，ti—第i项生产任务执行的时间，pi—单位时间第i项生产任务未按时执行的罚值，tpi—第i项生产任务未按时执行的时间，∑citi计算了执行完各项生产任务所产生的成本，∑pitpi确保各项生产任务尽量按计划完成。
生产计划调度优化模型由目标函数、约束条件和操作变量构成。
可选的，所述生产计划调度优化模型的约束条件包括任务互斥约束、任务执行顺序约束、任务执行时间约束。
具体的约束条件具体的含义如下：
可选的，所述任务互斥约束，包括：
其中，ki，kj—第i、j项任务执行与否变量，只能取0或1，0表示不执行，1表示执行。上式表明当两项任务不能同时执行时，只能选择其中一个执行。
比如检修人员在进行设备检修时，不可能同时检修a设备的同时又检修b设备，只能选择a和b之一进行检修。
可选的，所述任务执行顺序约束，包括：
其中，a—执行时间段，δt—上一个任务执行完后，下一个任务执行的时间。
可选的，所述任务执行时间约束，包括：
任务执行时间约束：
其中，s—一组任务完成的时间。
可选的，所述生产计划调度优化模型的约束条件，还包括：
父任务与子任务约束、输送成本约束、用电量约束、管道压力约束、输送任务约束、能量需求约束、开停机约束、设备约束。
例如：
父任务与子任务约束：
上式表明子任务执行时间不能超父过务执行时间。比如槽车灌装必须在低压泵启动之后才能灌装，而且灌装时间必然小于低压泵开启时间，作为父任务(低压泵开启)执行时间必须大于子任务(槽车灌装)执行时间。
输送成本约束：
u—该时段内的电价，e—该时段内的执行输送任务的用电量，
用电量约束：
e＝f(q)
q—设备输送量，f()—用电量与设备输送量的函数，
管道压力约束
p′—执行输送任务后的管道压力，p—执行输送任务前的管道压力，l—输送负荷，y—执行输送任务前的管存量，t—执行输送任务的时间，δt—管道升降压时间，f()—执行输送任务后的管道压力与执行输送任务前的管道压力、输送负荷、设备输送量、执行输送任务前的管存量、执行输送任务的时间、执行输送任务的时间的函数，pmin—管道压力最小值，pmax—管道压力最大值。
由生产计划调度优化模型的目标函数和约束条件可知，其操作变量为任务执行或不执行的状态值k和任务执行时间段t，以及该任务执行时间下的输送量qt。
在众多约束条件中，有很多常数，包括环境温度、人员配置、物料损耗、各种上下限值、原料的理化分析数据等，均需要根据各应用企业的实际情况来人工确定，通过人工输入的方式由用户通过客户端输入，存入调度系统综合数据集成平台服务器。
在众多约束条件表达式中，除上述常数和lng接收站运行系统设备工况模型的输出之外，其他参数的数据从dcs、实时数据库中获取，或从第三方系统，如mes、lims中的数据库服务器获取，存入调度系统综合数据集成平台服务器。
本发明提供的一种lng接收站运行优化方法，包括：获取lng接收站的相关参数，定时触发lng接收站运行设备工况模型模块，得到与每个设备对应的工况模型；构建基于每个工况模型建立lng接收站整体优化调度模型，对lng接收站整体优化调度模型进行优化求解，得到对lng接收站的进行优化后的调度方案；基于调度方案lng接收站进行调度。通过建立lng接收站运行系统整体优化调度模型，以满足天然气外输计划为前提，lng接收站运行系统总的生产成本最低为目标，自动给出优化的调度方案，提高了lng接收站运行系统调度的经济性，实现企业的节能减排、降本增效的目标，并在一定程度上避免了调度人员人为的主观性和因经验不足带来的问题。
以上所述仅为本发明的具体实施例，但本发明的技术特征并不局限于此，任何本领域的技术人员在本发明的领域内，所作的变化或修饰皆涵盖在本发明的专利范围之中。