一种面向复杂性质与调度库存量的原油调合优化方法技术

本发明专利技术公开了一种面向复杂性质与调度库存量的原油调合优化方法，该方法考虑线性和非线性原油性质以及原油调度库存量，并设计改进麻雀搜索优化实现原油调合，可以应对具有诸多非线性性质约束以及原油调度限制条件的复杂调合情况。该方法在传统麻雀搜索算法的基础上进行改进，使其更好适应非线性约束并进一步提高全局搜索性能，改善其寻优能力，避免过早收敛后陷入局部最优情况。此外，该方法通过将原油调度库存量纳入考虑范畴，促进了调度环节与调合环节更加协调，推动原油调度调合一体化，进一步提高炼化企业的经济效益。进一步提高炼化企业的经济效益。进一步提高炼化企业的经济效益。

【技术实现步骤摘要】
一种面向复杂性质与调度库存量的原油调合优化方法


[0001]本专利技术涉及炼油工业原油调合领域，具体为一种考虑线性和非线性原油性质以及原油调度库存量，并设计改进麻雀搜索优化实现原油调合的方法。

技术介绍

[0002]为尽可能获取国际原油市场的低价原油，降低企业原油采购成本，当前炼化企业采购原油时倾向于多批次、多油种的采购方式。然而这种方式导致油种数量上升和单一油种来油量下降，使原油调合和调度管理变得更加复杂。此外，当前原油调合向更精细化的方向发展，对性质的控制特别是一些非线性性质的调合要求越来越高。因此，在实际的炼化企业生产过程中，原油调合不仅需要考虑线性的原油性质，还需要考虑非线性的原油性质，同时还需要兼顾调合与上下游的协调，实现生产长期稳定运行。
[0003]麻雀搜索优化方法(SSA)作为一种新型的智能优化算法，对求解非线性严重的优化问题具有良好的性能，近年来已在多个领域得到成功应用。然而，如何在满足原油调度的需求以及考虑原油诸多非线性关键性质的条件下，使调配出的油品性质尽可能平稳，既适应原油调度情况，又确保常减压装置不停产且产品性质稳定，这对相应的智能优化方法提出了更高的要求。而传统的麻雀搜索算法存在容易过早收敛陷入到局部最优、寻优能力弱和较难引入复杂非线性约束的问题，如何克服上述不足，成为当前复杂原油性质与调度情况下原油调合优化的一个关键问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种考虑复杂非线性原油性质和原油调度库存量，并设计改进麻雀搜索算法实现原油调合的方法。该方法在具有诸多非线性性质约束以及原油调度限制条件下，可快速精确地计算出原油调合比例。
[0005]本专利技术具有如下步骤：
[0006](1)初始化原油调合参数，包括输入待加工油种编号、性质和库存量，初始化一个个体数为n的麻雀种群，其中个体的位置用X＝[X1,X2,...,X
d
]表示，代表采用d种原油作为原料的一个调合比例方案，麻雀种群中的每个个体在满足的条件下随机初始化；设定最大迭代次数ω
max
、生产者比例a1、警戒者比例a2；设置迭代次数l初始值值l＝1，生产者数量PD＝n
·
a1，掠夺者数量LD＝n
·
(1
‑
a1)，警戒者数量SD＝n
·
a2。
[0007](2)分别计算线性加权型与非线性加权型调合原油性质，其中：
[0008]线性加权型原油性质指标包含硫含量、酸值、石脑油收率和正构烷烃，所对应的调合原油性质计算公式为：
[0009][0010]式中U
θ
为调合原油的第θ个线性加权型性质指标，为组分原油k的第θ个线性加
权型性质指标，S
NQ
为线性加权型原油性质的集合；
[0011]非线性加权型原油性质指标包含密度、倾点和50℃粘度，所对应的调合原油性质计算公式分别为：
[0012]①
调合原油密度SG：
[0013][0014]其中，SG
k
表示组分原油k的密度，X
k
表示组分原油k质量调合比；
[0015]②
调合原油的倾点P：
[0016][0017]其中，p
k
表示组分原油k的倾点；
[0018]③
调合原油的50℃粘度CS：
[0019][0020]其中，VF按下式计算：
[0021][0022]其中CS
k
表示组分原油k的50℃粘度。
[0023](3)确定原油调合比例上下限和调合原油性质上下限，并建立基础原油调合优化目标函数
[0024][0025]其中η
k
表示组分原油k的价格，λ
θ
表示原油第θ个性质指标的权重，U
θ*
表示调合原油的第θ种性质指标期望值X
k
为原油k的调合比例。
[0026](4)依照下式将原油调度库存量引入原油调合优化模型以实现原油调合对调度的适应，得到改进原油调合优化目标函数
[0027][0028]其中C为储量影响因子，V
k,t
指当前时刻t时组分原油k在厂内罐区的实时累计储量，d为一个调合方案中的组分原油总数。
[0029](5)确定麻雀搜索算法的适应度函数fit(X
k
)并计算麻雀个体适应度值，其中：
[0030][0031]式中η
k
表示组分油k的价格；λ
θ
表示原油第θ个性质指标的权重；U
θ
表示调合原油第θ种性质指标值，U
θ*
表示调合原油的第θ种性质指标期望值；NA代表原油指标数，分为线性指标：硫含量、酸值、石脑油收率和正构烷烃，以及非线性指标：密度、倾点和50℃粘度； C为储量影响因子，C值越大，储量对油品调合比例的影响越大；V
k,l
为第l次迭代时第k个组分原油
的储量；δ为惩罚因子，δ值越大，则在求解中考虑该约束的优先级越高，将边界条件的等式约束变为不等式约束，有利于边界条件控制。
[0032](6)进行位置更新：取排序前PD个麻雀个体作为生产者，后LD个麻雀个体作为掠夺者，并根据前一轮迭代中麻雀的当前位置、全局最优位置和全局最差位置更新生产者和掠夺者的位置；取排序前SD个麻雀个体作为警戒者，根据前一轮迭代中生产者的最优位置、麻雀种群全局最差位置和警戒者个体位置更新警戒者位置；获得所有个体当前迭代轮次的新位置，根据适应度函数判断新位置是否优于之前的位置，若新位置更优则使用新位置更新个体位置，反之则不更新个体位置；
[0033](7)依照下式引入趋向最优的高斯随机游走策略，以免传统麻雀搜索算法过早陷入局部最优：
[0034][0035]其中为迭代次数l时个体经过随机游走后得到的新个体，为迭代次数l时全局的最优位置，为迭代次数l时原油k对应的第u只麻雀所处的位置,γ为用于调节随机游走随机性强弱的权重，ξ1与ξ2为服从0
‑
1均匀分布的随机数，是均值为标准差为σ的高斯分布随机数。
[0036](8)引入劣化个体变异策略以提升传统麻雀搜索算法寻优能力，首先根据在麻雀种群中个体适应度值从小到大排序情况，分别生成两个不同的取值范围为[0,1]的随机实数β和ε，并对符合劣化个体标准的麻雀个体进行下式的操作：
[0037][0038]其中，表示经过变异的劣化个体，为从种群内所有个体中随机选择出的个体u1，为从种群内所有个体中随机选择出的个体u2(u2≠u1)。
[0039](9)引入边界控制策略以提升传统麻雀搜索算法在引入复杂非线性原油调合约束后的求解能力，计算判别式
△
1,θ
＝U
θ,min
‑
U
θ
和
△
2,θ
＝U
θ
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向复杂性质与调度库存量的原油调合优化方法，其特征在于不仅考虑了线性和非线性原油性质，还考虑了原油调度库存量，设计改进的麻雀搜索优化方法，提高原油调合优化性能，包括以下步骤：(1)初始化原油调合参数；(2)分别计算线性加权型与非线性加权型调合原油性质；(3)确定原油调合比例上下限和调合原油性质上下限，并建立基础原油调合优化目标函数X
k
为原油k的调合比例；(4)将原油调度库存量引入得到改进原油调合优化目标函数得到改进原油调合优化目标函数其中C为储量影响因子，V
k,t
指当前时刻t时组分原油k在厂内罐区的实时累计储量，d为一个调合方案中的组分原油总数；(5)确定麻雀搜索算法的适应度函数并计算麻雀个体适应度值；(6)进行位置更新；(7)依照下式引入趋向最优的高斯随机游走策略：其中为迭代次数l时个体经过随机游走后得到的新个体，γ为用于调节随机游走随机性强弱的权重，是均值为标准差为σ的高斯分布随机数，为迭代次数l时全局的最优位置，为迭代次数l时原油k对应的第u只麻雀所处的位置,ξ1与ξ2为服从0
‑
1均匀分布的随机数；(8)引入劣化个体变异策略，根据在麻雀种群中个体适应度值从小到大排序情况，分别生成两个不同的取值范围为[0,1]的随机实数β和ε，并对符合劣化个体标准的麻雀个体进行下式操作：其中表示经过变异的劣化个体，为从种群内所有个体中随机选择出的个体u1，为从种群内所有个体中随机选择出的个体u2，u2≠u1；(9)引入边界控制策略，计算判别式Δ
1,θ
＝U
θ,min
‑
U
θ
和Δ
2,θ
＝U
θ
‑
U
θ,max
，若Δ
1,θ
≤0且Δ
2,θ
≤0，则计算该个体的适应度值，否则将该个体的适应度值设为+∞，其中U
θ
表示调合原油的第θ种性质指标，U
θ,max
、U
θ,min
表示对调合原油第θ种性质的容许上限与下限，S
NA...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈夕松，童宗歌，梅彬，祝平，
申请(专利权)人：南京富岛信息工程有限公司，
类型：发明
国别省市：