[发明专利]预测氢气需求量的方法和设备及氢气平衡调度方法和设备无效
申请号: | 201110004563.4 | 申请日: | 2011-01-11 |
公开(公告)号: | CN102592037A | 公开(公告)日: | 2012-07-18 |
发明(设计)人: | 侯卫锋;冯剑;严钧;黄朝晖;古勇;洪志刚;王贵宏;屠伟龙;雷鸣 | 申请(专利权)人: | 中国石油化工股份有限公司;浙江中控软件技术有限公司 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00;G06Q50/00 |
代理公司: | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人: | 肖冰滨;南毅宁 |
地址: | 100728 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 预测 氢气 需求量 方法 设备 平衡 调度 | ||
1.一种用于预测耗氢装置的氢气需求量的方法,该方法包括:
采集耗氢装置在第一预定时间段内不同时刻的氢气消耗量以及与氢气消耗有关的信息;
选择模型结构,根据所选的模型结构和所采集的耗氢装置在所述第一预定时间段内不同时刻的氢气消耗量以及与氢气消耗有关的信息,建立氢气需求量预测模型;以及
利用所建立的氢气需求量预测模型,计算第二预定时间段内不同时刻的氢气需求量。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述采集步骤还包括对所采集的第一预定时间段内不同时刻的氢气消耗量以及与氢气消耗有关的信息进行局外点监测。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述与氢气消耗有关的信息包括耗氢装置的操作条件、原料性质和操作负荷中的一者或多者。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述模型结构选自线性回归模型结构、分段线性拟合模型结构、主成分分析模型结构、偏最小二乘模型结构、人工神经网络模型结构和模糊神经网络模型结构中的一种。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述选择模型结构的步骤包括:将氢气需求量预测模型的模型结构选择问题转化成0-1规划问题,采用遗传算法进行求解,选择所预测的氢气需求量与所采集的氢气消耗量之间的差异最小的模型结构。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括氢气需求量预测模型在线校正步骤,该步骤包括:
采集耗氢装置在一个时刻或多个时刻的氢气消耗量;
将所采集到的所述一个时刻或多个时刻的氢气消耗量与通过氢气需求量预测模型所预测的相同时刻的氢气需求量进行比较,并根据两者之间的差异对所述氢气需求量预测模型进行校正。
7.一种用于预测耗氢装置的氢气需求量的设备,该设备包括:
采集装置,用于采集耗氢装置在第一预定时间段内不同时刻的氢气消耗量以及与氢气消耗有关的信息;
建模装置,用于选择模型结构,根据所选的模型结构和所采集的耗氢装置在第一预定时间段内不同时刻的氢气消耗量以及与氢气消耗有关的信息,建立氢气需求量预测模型;以及
预测装置,利用所建立的氢气需求量预测模型,计算第二预定时间段内不同时刻的氢气需求量。
8.根据权利要求7所述的设备,其中,所述采集装置还用于对所采集的第一预定时间段内不同时刻的氢气消耗量以及与氢气消耗有关的信息进行局外点监测。
9.根据权利要求7或8所述的设备,其中,所述与氢气消耗有关的信息包括耗氢装置的操作条件、原料性质和操作负荷中的一者或多者。
10.根据权利要求7所述的设备,其中,所述模型结构选自线性回归模型结构、分段线性拟合模型结构、主成分分析模型结构、偏最小二乘模型结构、人工神经网络模型结构和模糊神经网络模型结构中的一种。
11.根据权利要求7所述的设备,其中,所述建模装置还将氢气需求量预测模型的模型结构选择问题转化成0-1规划问题,采用遗传算法进行求解,选择所预测的氢气需求量与所采集的氢气消耗量之间的差异最小的模型结构。
12.根据权利要求7所述的设备,其中,所述设备还包括校正装置,该装置用于将耗氢装置在一个时刻或多个时刻的氢气消耗量与通过氢气需求量预测模型所预测的相同时刻的氢气需求量进行比较,并根据两者之间的差异对所述氢气需求量预测模型进行校正。
13.一种氢气系统的氢气平衡调度方法,所述氢气系统包括通过氢气管网相连的产氢装置和耗氢装置,所述方法包括:
利用权利要求1-6中任一项权利要求所述的方法预测耗氢装置在第二预定时间段的氢气需求量;以及
根据所预测的氢气需求量,调节所述产氢装置在第二预定时间段的产氢量,以维持氢气产耗平衡。
14.根据权利要求13所述的方法,其中,所述调节步骤按照各产氢装置的产氢成本从高到低的顺序,依次降低相应产氢装置的产氢量,以使得该多个产氢装置在第二预定时间段的产氢量与所预测的氢气需求量维持氢气产耗平衡。
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