提供为包括组合蒸汽热及电力系统的地点优化能量管理的系统（３０）、程序产品（５１）和方法。例如，系统（３０）能包括计算机（３１），该计算机包括存储器（３５）与存储器（３５）中存储的能量公用事业建模程序产品（５１）。系统（３０）能够在无需人工迭代的情况下单独或者受限于因变化加工条件而引起的其它目标目的地对包括其全局最小和最大要求或能力的多个公用事业物品目标严格定标。系统（３０）还能为给定加工或加工群获得因变化加工条件而引起的供求最佳和最坏范例情形。系统（３０）还能提供受限于其它供求目的的这种数据，并且还能提供受限于针对其它物品要求或能力的用户所选值的物品要求或能力的范围。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
对相关申请的交叉引用本非临时申请要求通过引用被各自整体合并于此的下列申请的优先权和利益 美国专利申请 No. 61/171030，2009 年 4 月 20 日提交，标题为 “System，Program Product, and Related Methods for GlobalTargeting of Process Utilities Under Varying Conditions” ；美国专利申请No. 61/172698，2009年4月M日提交，标题为“System Program Product, and Related Methods for Global Targeting of Process Utilities UnderVarying Conditions” ；以及，美国专利申请 No. 61/207874，2008 年 6 月 6 日提交，标题为"System,Program Product,and Related Methods forGlobal Targeting of Process Utilities Under Varying Conditions，，。本专利技术涉及能量定标(targeting)系统、程序产品及相关方法领域。π
技术介绍
加工(process)和公用事业(utilities)设施的设计和运行的同时优化由于例如变化的供求而是一项极具挑战性的任务。常常需要对加工需要进行剪裁以符合预期联合生成(cogeneration)目标(target)，并且反之亦然。还常常需要在加工和公用事业设施的详细设计之前计算例如蒸汽和电力的潜在联合生成和分配。用于组合蒸汽和电力(power)定标及模拟的现有技术方法以及最众所周知的商业软件(可论证地)包括“Total-Site-Analysis”图形定标方法，该方法用于AspenTech、 UMIST、KBC和其它商业加工模拟包以及组合热电(heat and power)系统模拟包，例如KBC 的SUPERTARGET和“Pro-steam”以及UMIST的“Mart”。通过引用被各自整体合并于此的下列论文提供联合生成定标的各种尝试的示例=Lirmhoff B.和Dhole V.的“Total Site Targets for Fuel, Cogeneration,Emissions andCooling，，(1993) ；Kokossis Α.禾口 Mavromatis S.的"ConceptualOptimization of Utility Networks for Operational Variations-I, Targetsand Level Optimization，，(1997)；以及，Mohan T.禾口 El-Halwagi M.的"AnAlgebraic Targeting Approach for Effective Utilization of Biomass inCombined Heat and Power Systems through Process Integration，， (2006)。但是，申请人理解，Total-Site-Analysis “图形方法”仅定义近似发电目标；不严格；并且没有为组合热电系统在加工变化的每个实质有效可能组合下提供完整的全局定标方法。具体来说，该方法没有提供全局目标，并且没有包括每个主要蒸汽供应和/或需求源。另外，它是迭代的，每当加工条件发生变化就要求通过新图形建立的人工枚举。它也不允许为因例如加工驱动器中蒸汽-电力生成和负荷分配的若干可能性而引起的不同加工需要进行定标。最近引入的“代数方法”，虽然是对“图形方法”的改进(可论证地)，但是也缺乏严格性，缺乏处理变化加工条件的能力，并且只能针对单个目的(objective)。另外，代数方法还要求处理可变加工条件的迭代，以便计算单个目的目标。上述组合热电模拟软件包模拟蒸汽和电力系统，但是对于不同蒸汽和电力系统目的不具有系统定标能力。在这类软件环境中，为了对不同蒸汽和电力系统目的定标，在模拟运行中需要多次迭代，以便单独计算目标。换言之，常规软件包不能同时处理多个目标。另外，常规软件只能每次一个地处理变化条件，并且要求人工枚举来计算不同等级的供求变化的每种可能实质有效组合。总之，常规方法和软件提供分析工具而不是定标工具。申请人:认识到，需要如下的系统、程序产品和方法它们提供例如蒸汽和电力的联合生成和分配的严格自动化计算以使加工和公用事业设计者和运营商能够在变化加工条件下在工业设施中就地(in-situ)协调蒸汽和电力的生成和分配。还认识到，需要如下的系统、程序产品和方法它们对不同组合蒸汽和电力系统目的具有系统定标能力；不要求在模拟运行中的人工迭代以计算蒸汽和电力系统的目标；还能一次处理多个目标，由此解决与先前系统的每次一个地处理变化条件相关联的一些问题；以及，不要求人工枚举来为在不同等级的供求变化的每种可能组合确定目标。还认识到，需要如下的系统、程序产品和方法它们提供全局目标；能够准确定义发电目标的下限和上限；包括每个主要蒸汽供应和/或需求源；允许在加工变化的每种可能组合下对因例如组合热电系统的加工驱动器中蒸汽-电力负荷分配的若干可能性而引起的不同加工需要进行定标；以及，允许每当加工条件发生变化时系统地并在没有人工枚举的情况下(即不需要例如通过建立新范例(case)的人工枚举)计算因加工结构和参数条件、不同电力和蒸汽负荷分配和/或加工操作扰动和不确定性的每种可能组合而引起的竞争性物品(duelcommodity)的多个目标。
技术实现思路
鉴于以上所述，本专利技术的各种实施例有利地提供改进的系统、程序产品和方法，用于严格地对加工设施或加工设施群(cluster)中如蒸汽和电力的多个物品进行定标，以便获得因变化加工条件(例如供应(生成)/需求)引起的供求最好范例和最坏范例情形。本专利技术的各种实施例能够在加工或加工群的变化加工条件(例如加工条件修改和/或加工扰动和不确定性的各种组合)下同时为每个有效蒸汽和电力目的定义受限于(subject to) 预期电力目的的预期蒸汽目的的多个目标(例如要求/能力)，并且反之亦然。本专利技术的各种实施例还能够为给定加工设施或加工设施群确定最佳蒸汽和电力供求情形。本专利技术的各种实施例还包括如下的系统、程序产品和方法它们能够在无需人工枚举的情况下系统地计算因加工结构和参数条件、不同电力和/或蒸汽负荷分配和加工操作扰动和/或不确定性的可能(大概)组合而引起的双公用事业物品的多个目标。例如，在其“定标模式”中起作用的本专利技术各种实施例能够有利地为加工或加工群定义多个全局目标，包括例如因加工条件修改的每种可能组合和/或因加工扰动和不确定性的每种可能组合(“单目的模式”)或者受限于因加工条件修改的每种可能组合和/或因加工扰动和不确定性的每种可能组合引起的其它预期目的(“多目的模式”)而导致的为质量和加热意图的全局最小或最大蒸汽生成要求、燃料生成要求、就地蒸汽生成要求、蒸汽输出能力、锅炉给水补给要求、蒸汽脱过热(de-superheating)水要求、蒸汽输入要求、蒸汽冷凝能力、就地发电能力、电力输入本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种为包括具有多个加工单元的组合蒸汽热及电力系统的地点优化能量管理的系统（３０），所述系统（３０）包括能量建模计算机（３１），所述能量建模计算机（３１）具有处理器（３３）和耦合到所述处理器（３３）用于在其中存储软件的存储器（３５），所述系统（３０）特征在于：存储在所述能量建模计算机（３１）的所述存储器（３５）中用于优化能量管理的能量建模程序产品（５１），所述程序产品（５１）包括在被所述能量建模计算机（３１）运行时使所述计算机（３１）执行下列操作的指令：接收指示蒸汽汇集器数量的数据以及共同定义输入数据的为多个加工单元中每个指示蒸汽供应值可能范围的数据与为多个加工单元中每个指示蒸汽需求值可能范围的数据，以及使用级联算法并响应于所述输入数据而确定多个全局蒸汽目标连同与其关联的多个全局电力目标，所述多个全局蒸汽目标包括：全局最小蒸汽输入要求、全局最大蒸汽输入要求、全局最小蒸汽输出能力和全局最大蒸汽输出能力，所述多个全局电力目标包括全局最小电力联合生成能力和全局最大电力联合生成能力。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...
【专利技术属性】
技术研发人员：M·B·诺雷尔丁，
申请(专利权)人：沙特阿拉伯石油公司，
类型：发明
国别省市：SA
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