天然气管道运行优化模型及其寻优方法研究

天然气管道运行优化模型及其寻优方法研究

田超

中国石油天然气股份有限公司天然气销售辽宁分公司 辽宁沈阳 110000

摘要：压缩机是天然气管道系统当中尤为关键的一个构成部分，压缩机的作用主要是用来给天然气提供能量，以减少其摩阻损失，确保天然气的压力以及流量能够充分达到用户的需要。不过压缩机的费用很高，而且由于压缩机是通过消耗天然气来产生能量的，会使天然气发生损耗，所以对天然气管道运行优化模型及优化方法进行研究是非常有必要的。

关键词：天然气管道；优化运行模型；寻优方法

我国对天然气管道运行优化的研究虽然起步比较晚，但是也获得了很大的成效，通过稳态模型的建设，研究出了专门的软件WEGPOPT，可快速得出管道稳态运行的最优方案；随后又建设了输量固定的天然气干线管道稳态优化模型，此优化的软件为 Simuopt 2007，能够简单总结出天然气主干管线的运行特点。

一、一般优化模型描述

通常天然气管道运行优化主要为以下几个部分：1.优化压气站位置及数量。2.优化压缩机运行方式及配置。3.优化管径及最大操作压力。一般优化天然气管道的主要目的有两个：首先，充分达到输送流量以及压力的标准。其次，促使管道的能耗量及维护费在满足排放标准的同时最小化。由此可见，对天然气管道系统的压气站和其压缩机实施运行优化极其的关键，可通过一般优化模型描述展开。

（一）目标函数

通常优化目标为管道系统总耗能的最小值，不过也可将压缩机运行费用或者压气站的开关费作为目标函数。因为压缩机能耗的成本占管道系统总成本的比值非常大，所以主要以压缩机能耗费用作为目标函数，可得到如下公式：

Minimize F_total=

其中，F_total表示管道系统压气站的总能耗费用；Ci表示单个压气站的能耗费用。

如果压气站流量压力发生改变时，有些压缩机就可关闭，如此便可得到如下的公式：

Minimize F_total=

其中，F_total表示管道系统压缩机的总耗能；Ji表示压缩机开启状态；Fi表示第i个压缩机的能耗。

（二）约束条件

通常约束天然气管道运行优化模型的内容有很多，主要为：管道运行操作、管道压力与流量的关系、热力学属性以及压缩机运行特点等等。这些约束均使模型求解产生了许多困难，其中导致困难的原因有两个：1.因为管网压力流量方程非线性引起的。2.因为压缩机运行特性曲线造成的。这些都是因为压缩机压力流量非凸性而引发的。由此可见，非稳态优化模型的约束会更多，求解更加困难，尤其是非稳态模型的边界约束，其沿线流量会随着时间的变化而发生变化。同时压缩机的关启约束和运行优化之后的管存量约束也会增大非稳态模型的求解难度。

二、天然气管道寻优方法研究

（一）动态规划

动态规划最早是由美国学者Bellman提出的，属于一种非常有效的方法，可用来解决多阶段的决策性问题。动态规划是先把问题进行分解，形成多个相互关联的子问题，然后再一一进行解决，最终解决整个问题，使问题得到最佳的处理。在此就可将天然气管道运行优化问题视为一个多阶段的决策性问题，可见将此方法用在天然气管道运行优化当中非常的适当、可行。

（二）整数规划

最早使用的整数优化模型求解天然气管道运行优化问题所应用的模型主要就是管网模拟器与优化器。对于管网模拟器来说，其主要是用来计算目标函数的评估数据；对于优化器来说，其主要是用来计算目标函数的现值，同时输出新的循环。后来有人就在此方法上又结合了递减梯度算法，形成了一种非线性混合整数规划的优化方法，其中，递减梯度算法主要用来处理系统非稳态问题；动态规划主要用来处理每个压气站的优化，随后分别对此种方法展开了详细的试验，首先是三个压气站三百英里的管道，其次是具有七个压气站六百多英里的管道，结果发现：天然气管道分别节省了30%与20%的能耗，可见效果非常良好。

（三）遗传算法

在此分别选用了两种管道进行试验，一种为稳态连续管道，另一只为单个瞬态管道，通过三重遗传算法进行抽样，用了不到1%的搜索空间便寻到了最优解。经过调查能够发现：遗传算法具有繁殖、交叉和变异的功能，通过对具有四十个泵仅有很小问题的天然气管道进行检测，只用很少时间就能快速找出运行的最优解。不过也有研究表明遗传算法比不连续动态规划算法要慢许多，而且遗传算法只能找到一个近似解，一旦需要求解组合时，遗传算法就不是最好的方法。另外，遗传算法搜索速度也存在着某些问题，例如当变异率及交叉率的取值不当时，就很可能无法得到最优解。后期又有人提出一种遗传退火算法，其是把遗传算法与模拟退火算法联合在了一起，从而设计出了一种输气站和压气站优化的软件，对此方法进行试验，所试验的管道长为999.9km，分别用遗传退火算法、动态规划法以及遗传算法进行研究，研究结果发现，遗传退火算法的运行优化效果最佳，能够节省4.3%的动力费用。此种算法不仅搜索速度非常快，适应力非常强，而且计算效率非常高，尤其是局部收敛能力要比遗传算法强许多。不过为了降低算法的困难程度，就直接把天然气管道管径不均以及沿线分输气等影响全部忽略了。

（四）模拟退火算法

模拟退火算法主要用于解决天然气管道运行优化过程中较为复杂和繁琐的问题。模拟退火的运行原理主要来自于金属退火锻造过程，因为金属加热之后会变成液体，这时分子会随机运动，当液体渐渐冷却之后，便会产生晶体结构。有人还专门对模拟退火算法、遗传算法和非线性混合整数规划方法展开了研究，研究结果发现模拟退火算法的统计特性不佳，不过比启发式的稳定性好，可强于启发式的2%-3%。另外，当增设压气站的时候，模拟退火算法可充分发挥出精度及稳定优势，均比非线性混合整数规划算法强很多。由此可知，模拟退火算法的稳定性不受压气站数量的影响，优化效果要比非线性混合整数规划算法强许多。还有人将模拟退火算法与神经网络相结合，对天然气管道组合运行优化问题展开求解，并编制了一套优化程序，此程序的收敛性非常好，不仅充分解决了遗传算法对迭代值依赖的问题，而且还有效节省了动力费，调查发现在长为1320 km的天然气管道上，运用模拟退火与神经网络相结合的方法可节约10%的动力费，效果比神经网络优化法强很多，不过此方法忽略了天然气管道的非稳态参数改变，仍需要进一步的优化和研究。

三、总结

我国对天然气管道优化的研究已获得了很大的成效，研究领域已不仅是对压缩机运行的优化，在深海管道及发生事故时天然气管道优化方面也获得了很大的成效，同时在成本节省、安全运行方面也取得了良好的效果。不过当前天然气管道运行优化方法仍具有一些不足，需要更加的完善和优化。

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