[发明专利]一种基于KPLSR模型的常减压装置操作优化方法有效
申请号: | 201910404181.7 | 申请日: | 2019-05-07 |
公开(公告)号: | CN111914381B | 公开(公告)日: | 2023-04-25 |
发明(设计)人: | 薛锋;史旭华;唐俊苗 | 申请(专利权)人: | 宁波大学 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 315211 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 kplsr 模型 减压 装置 操作 优化 方法 | ||
本发明公开一种基于KPLSR模型的常减压装置操作优化方法,针对常减压装置的耗时计算及保证工况稳定和安全要求的等式、不等式约束优化问题,旨在实施以生产利润最大为目标的操作优化。具体来讲,本发明方法使用KPLSR算法为常减压转置建立数据驱动的代理模型,并使用差分进化算法不断优化搜索加点的样本数据,从而不断更新完善全局、局部的代理模型。与传统方法相比,本发明方法与传统方法的最大优势在于所针对的优化问题考虑了工况稳定和安全要求所涉及的等式与不等式约束。此外,本发明方法通过新定义优化目标函数,往复优化搜索全局与局部训练数据,能较好地保证训练数据的多样性从而不断提升代理模型的精度。
技术领域
本发明涉及石油化工领域中一种常减压装置生产利润最大的优化方法,尤其涉及一种基于KPLSR模型的常减压装置操作优化方法。
背景技术
化工生产过程实时优化技术可谓是化工智能系统的心脏,在提高生产利润,降低能耗等方面发挥着举足轻重的作用。作为石油加工领域的核心装置,常减压精馏塔在炼油行业承担着对原油的初步分离,为后续的炼油化工装置提供原料的重任。精馏过程是一个约束、多变量、非线性、强耦合的复杂系统,从结构上来说,精馏装置通常可有几十块甚至上百块的塔板构成,在塔板上完成复杂的传质、传热操作。因此,对常减压装置进行操作优化对于提高化工企业的利润至关重要。
然而,常减压装置机理模型的复杂性对现有的优化方法提出了严峻的挑战。常减压装置的操作优化方法通常有传统优化、商业平台优化及进化算法优化等。传统的优化方法主要包括序列线性规划、罚函数、增广拉格朗日函数、广义简约梯度、内点法和序列二次规划法等,但该类方法对优化命题的数学模型提出了较高要求,迭代过程基于优化命题的导数信息会给求解增加难度。近年来,国外多家供应商和高科技公司也推出了各自的商业优化软件。然而,这些软件的核心技术封锁严格,优化方法不能满足某些特殊装置,如常减压精馏塔装置的特殊需要。
进化算法相比于传统优化算法而言,通用性更强,不需要严格的对象结构及导数信息等。近年来,将进化算法应用于常减压装置的操作优化已成为研究的热点。值得指出的是,进化算法只能直接求解无约束的优化问题,在使用进化算法优化优化常减压装置时还需进一步考虑相应的约束条件。此外,由于进化算法需要多次重复计算目标函数值,若使用机理模型,首先需要考虑到模型精度问题,其次利用机理模型运算效率低,难以满足在线实时优化的矛盾。针对上述难题,用数据驱动的代理模型近似替换过程机理模型是有效的解决途径。由于常减压装置的非线性等复杂特性,常见的思路是利用人工神经网络(ANN)强大的非线性拟合特性对常减压精馏装置进行建模,从而实现对精馏过程的操作优化。由于初始样本数和样本点的选取对优化效果造成影响,有科研文献与专利材料提出样本数据加点策略,以不断更新数据驱动模型的精度,可达到优化目标的同时,对耗时模型的调用次数和优化时间有了明显的减少。
然而,现有科研文献与专利材料中所涉及的优化方法技术多局限于常减压过程决策变量的边界约束问题,未曾在优化过程中考虑到保证工况和安全要求的等式、不等式约束。因此,相应的操作指导结果对实际效益的提升是有限的。
发明内容
本发明所要解决的主要技术问题是:针对常减压装置的代理模型更新及保证工况稳定和安全要求的等式、不等式约束的操作优化问题,如何实施以生产利润最大为目标的操作优化。具体来讲,本发明方法使用核偏最小二乘回归(Kernel Partial Least SquareRegression,缩写为:KPLSR)算法为常减压转置建立数据驱动的代理模型,并使用差分进化算法不断优化搜索加点的样本数据,从而不断更新完善全局、局部的代理模型。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为:一种基于KPLSR模型的常减压装置操作优化方法,包括以下所示步骤:
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