陳海宏 ，左麗麗，吳長春，李清平

1 中國石油大學(xué)(北京)油氣管道輸送安全國家工程實(shí)驗(yàn)室/城市油氣輸配技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 102249

2 中海油研究總院深水工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100028

成品油管道運(yùn)行與管理的重要內(nèi)容之一是制定批次計(jì)劃?？尚械呐斡?jì)劃需滿足站場分輸/注入流量、站場分輸/注入條件、管段運(yùn)行流量、批量和批次次序等約束[1]。對于中石油現(xiàn)有成品油管道，借助于批次計(jì)劃模擬軟件，計(jì)劃編制人員手工制定一個(gè)月的管道批次計(jì)劃通常需耗時(shí)半天以上。為提高計(jì)劃編制人員的工作效率，許多研究人員提出了批次計(jì)劃優(yōu)化模型與算法，并開發(fā)了相應(yīng)的優(yōu)化軟件[2-9]，明顯縮短了計(jì)劃編制時(shí)間。針對成品油管道批次計(jì)劃優(yōu)化問題，文獻(xiàn)[10～13]采用離散時(shí)間方程建立了混合整數(shù)線性規(guī)劃(MILP)模型，而文獻(xiàn)[14～19]采用連續(xù)時(shí)間方程建立了批次計(jì)劃優(yōu)化的MILP模型。與離散模型相比，連續(xù)模型的規(guī)模更小，計(jì)算時(shí)間更短，優(yōu)化結(jié)果質(zhì)量更高[20-22]。當(dāng)問題規(guī)模較小時(shí)，通過CPLEX商業(yè)優(yōu)化軟件一般可在較短時(shí)間內(nèi)獲取MILP模型最優(yōu)解。隨著問題規(guī)模的擴(kuò)大，CPLEX軟件的計(jì)算時(shí)間將大幅增加，其往往只能獲取MILP模型較優(yōu)解，有時(shí)甚至無法獲取可行解，故CPLEX不適合于管道規(guī)模大、計(jì)劃周期長、批次數(shù)目多、油品種類多的情況。為保證在較短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生較優(yōu)解，文獻(xiàn)[11]提出采用模擬退火(SA)算法優(yōu)化單點(diǎn)注入、多點(diǎn)分輸成品油管道分輸計(jì)劃。然而，對于大規(guī)模問題，SA算法應(yīng)用效果依舊不佳。為改善SA算法的優(yōu)化效果，實(shí)現(xiàn)SA算法并行計(jì)算，本文提出構(gòu)造分輸計(jì)劃新方案的兩階段法，并改進(jìn)了目標(biāo)函數(shù)。

以單點(diǎn)注入、多點(diǎn)分輸成品油管道為研究對象，已知管道沿線各站場里程、各管段內(nèi)徑、各分輸站分輸流量上/下限值、各管段運(yùn)行流量上/下限值、計(jì)劃期內(nèi)管道起點(diǎn)輸入各批次的時(shí)間與流量、計(jì)劃期開始時(shí)刻管道內(nèi)各批次的油品種類、體積與位置、計(jì)劃期內(nèi)各中間分輸站每種油品的分輸需求體積，在滿足管道運(yùn)行約束的前提下，優(yōu)化管道沿線各中間站分輸計(jì)劃，包括站場分輸各批次的開始時(shí)刻、結(jié)束時(shí)刻、流量與體積。

1 并行模擬退火算法

1.1 算法總體框架

成品油管道分輸計(jì)劃優(yōu)化的并行SA算法邏輯框架(圖1)主要包含8個(gè)要素：目標(biāo)函數(shù)、初始解構(gòu)造方法、新解構(gòu)造方法、新解接收準(zhǔn)則、初始溫度Tmax、終了溫度Tmin、降溫速率r、Markov鏈長度S。

(1)分輸計(jì)劃初始方案構(gòu)造方法采用空間遞推法(Space Recursive Method, SRM)[11]。按照SRM法，從上游站場至下游站場，依次基于經(jīng)驗(yàn)規(guī)則編制各分輸站分輸計(jì)劃初始方案。

(2)分輸計(jì)劃新方案構(gòu)造過程分為兩個(gè)階段：第一階段利用變量鄰域解構(gòu)造方法局部調(diào)整分輸計(jì)劃原方案；第二階段基于分輸作業(yè)銜接性規(guī)則微調(diào)第一階段產(chǎn)生的分輸計(jì)劃新方案。

(3)在每次迭代過程中，同時(shí)分別構(gòu)造多個(gè)新的分輸計(jì)劃，并選擇一個(gè)最好的新解作為本次迭代的最終解，從而實(shí)現(xiàn)SA算法并行計(jì)算。若同時(shí)存在多個(gè)最好的新解，則從中隨機(jī)選擇一個(gè)。

(4)分輸計(jì)劃新方案接收準(zhǔn)則為Metropolis準(zhǔn)則：若新解優(yōu)于舊解，則接收新解；否則，按概率接收新解。概率計(jì)算公式為：

其中，prof為差解被接收的概率；fn為新解目標(biāo)函數(shù)值；fo為舊解目標(biāo)函數(shù)值；T為SA算法的當(dāng)前溫度。

1.2 目標(biāo)函數(shù)

以計(jì)劃期內(nèi)管道沿線所有管段運(yùn)行流量波動幅度之和最小作為目標(biāo)函數(shù)。

其中，JS為站場總數(shù)；KS為時(shí)間節(jié)點(diǎn)總數(shù)；g1為計(jì)劃期內(nèi)各管段運(yùn)行流量總體波動幅度之和，m3/h；g2為計(jì)劃期內(nèi)各管段運(yùn)行流量瞬時(shí)波動幅度之和，m3/h；cpj為管段j權(quán)重系數(shù)，用于避免運(yùn)行流量的波動集中在某些管徑較大、里程較長的管段上，建議取值為管段j體積容量與管道總體積容量的比值；csj,k為0、1變量，csj,k=1 表示時(shí)段(tk-1，tk)和(tk，tk+1)內(nèi)管段j運(yùn)行流量不相等，csj,k=0則表示運(yùn)行流量相等；QDj,k為時(shí)段(tk，tk+1)內(nèi)管段j運(yùn)行流量，m3/h；QAj表示計(jì)劃期內(nèi)管段j運(yùn)行流量的平均值，m3/h。計(jì)劃期劃分方法：選取計(jì)劃期內(nèi)管道沿線各站場執(zhí)行分輸/注入作業(yè)的開始時(shí)刻與結(jié)束時(shí)刻作為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，將計(jì)劃期劃分為若干時(shí)段。

1.3 分輸計(jì)劃初始方案構(gòu)造方法

為降低成品油管道分輸計(jì)劃優(yōu)化問題的求解難度，假設(shè)計(jì)劃期內(nèi)任一中間站對同一批次至多執(zhí)行一次分輸作業(yè)。實(shí)際上，目前中石油成品油管道分輸計(jì)劃的編制基本上符合該假設(shè)?；谠摷僭O(shè)，采用SRM法[11]構(gòu)造分輸計(jì)劃初始方案。按照SRM法，從上游站場至下游站場，依次基于經(jīng)驗(yàn)規(guī)則構(gòu)造管道沿線各分輸站分輸計(jì)劃初始方案。確定某站場是否分輸某批次的原則：計(jì)劃期內(nèi)該批次可以到達(dá)該站場、該站場對該批次所含油品存在分輸需求。確定某站場分輸各批次體積的原則：按計(jì)劃期內(nèi)批次過站體積的比例將該站場分輸每種油品的需求體積分配至各個(gè)批次。確定某站場分輸某批次流量的原則：優(yōu)先選取分輸流量允許范圍內(nèi)的中間值。確定站場分輸某批次時(shí)間的原則：為保證初始方案有較大的調(diào)整空間，將每次分輸作業(yè)安排在批次過站時(shí)間窗的中間時(shí)段。

1.4 分輸計(jì)劃新方案構(gòu)造方法

分輸計(jì)劃新方案構(gòu)造過程(圖2)可分為兩個(gè)階段。第一階段為采用變量鄰域解構(gòu)造方法調(diào)整分輸計(jì)劃原方案；第二階段為基于分輸作業(yè)銜接性規(guī)則微調(diào)第一階段產(chǎn)生的分輸計(jì)劃新方案。

圖1 成品油管道分輸計(jì)劃優(yōu)化的并行SA算法示意圖Fig. 1 Schematic diagram for optimizing delivery schedules of a multiproduct pipeline by parallel SA algorithm

(1)基于變量鄰域解構(gòu)造方法調(diào)整分輸計(jì)劃原方案

A 隨機(jī)選擇一個(gè)中間分輸站sj。

B 隨機(jī)選擇一個(gè)批次si，其油品類型為sp。

C 若計(jì)劃期內(nèi)被選中站場未分輸被選中批次，則增加一個(gè)新的分輸作業(yè)；否則，從分輸時(shí)間、分輸流量、分輸體積3個(gè)變量中隨機(jī)選擇一個(gè)變量，利用變量鄰域解構(gòu)造公式調(diào)整被選中分輸作業(yè)的執(zhí)行計(jì)劃。變量鄰域解構(gòu)造公式[23]如下：

其中，γ為決策變量，Xa≤γ≤Xb；γ’表示γ的鄰域解；T表示SA算法的當(dāng)前溫度；σ為0～1隨機(jī)數(shù)；sgn為符號函數(shù)。

(2)基于分輸作業(yè)銜接性規(guī)則微調(diào)分輸計(jì)劃

為提高分輸計(jì)劃新方案的質(zhì)量，第一階段基于變量鄰域解構(gòu)造法調(diào)整被選中分輸作業(yè)后，嘗試將該分輸作業(yè)與其它中間站執(zhí)行的分輸作業(yè)進(jìn)行銜接。若第一階段調(diào)整的分輸作業(yè)或者新增分輸作業(yè)的執(zhí)行開始/結(jié)束時(shí)刻與相鄰某站場所執(zhí)行分輸作業(yè)的開始/結(jié)束時(shí)刻的時(shí)間間隔小于φ小時(shí)，則銜接這兩個(gè)分輸作業(yè)。φ一般可取5 h。

圖2 分輸計(jì)劃新方案構(gòu)造流程Fig. 2 Flowchart for generating a new delivery schedule

1.5 參數(shù)設(shè)置

根據(jù)SA算法理論可知，算法迭代總次數(shù)由外循環(huán)與內(nèi)循環(huán)共同控制。初始溫度、終止溫度與降溫函數(shù)可用于控制外循環(huán)執(zhí)行次數(shù)，Markov鏈長度可用于控制內(nèi)循環(huán)執(zhí)行次數(shù)。根據(jù)文獻(xiàn)[11]中SA算法參數(shù)設(shè)置方法進(jìn)行參數(shù)設(shè)置，具體如下：

初始溫度：Tmax= 1000 ℃。

終止溫度：Tmin= 1 ℃。

Markov鏈長度：S =1000。

降溫函數(shù)：T’=r×T。其中，r表示降溫速率，0＜r＜1。需根據(jù)具體測試情況，綜合比較優(yōu)化結(jié)果的質(zhì)量與計(jì)算耗時(shí)確定r最佳取值。

并行線程數(shù)PN：需根據(jù)具體測試情況，綜合比較優(yōu)化結(jié)果的質(zhì)量與計(jì)算耗時(shí)確定PN最佳取值。

2 算例分析

以某成品油管道PA為例，驗(yàn)證并行SA算法優(yōu)化管道分輸計(jì)劃的有效性。管道PA總長2000 km、內(nèi)徑544.8 mm、沿線共建有8個(gè)站場(編號分別為E0～E7)；管道沿線各管段運(yùn)行流量允許范圍為400～1200 m3/h，沿線各中間分輸站分輸流量范圍見表1。管道PA測試的計(jì)劃周期為0～670 h，已知計(jì)劃期內(nèi)管道起點(diǎn)輸入計(jì)劃(表2)、計(jì)劃期內(nèi)管道沿線各中間站每種油品分輸需求體積(表3)和初始時(shí)刻(0 h)管道內(nèi)各批次的油品種類、體積及位置(表4)，利用并行SA算法優(yōu)化管道PA分輸計(jì)劃。

2.1 冷卻系數(shù)r的影響

影響SA算法穩(wěn)定性的最主要因素是冷卻系數(shù)r。一般來說，r越大，SA算法優(yōu)化結(jié)果質(zhì)量越高，優(yōu)化耗時(shí)越長，算法穩(wěn)定性也越高。根據(jù)具體管道測試情況，綜合優(yōu)化結(jié)果質(zhì)量與耗時(shí)可確定r推薦值。不考慮并行計(jì)算，設(shè)定不同的r值，應(yīng)用SA算法優(yōu)化管道PA分輸計(jì)劃(圖3)。當(dāng)0.05≤r≤0.85時(shí)，隨著r增加，優(yōu)化結(jié)果質(zhì)量呈明顯上升趨勢。當(dāng)0.85≤r≤0.95時(shí)，隨著r增加，優(yōu)化結(jié)果質(zhì)量提升幅度較小，但計(jì)算耗時(shí)顯著增加。因此，將r推薦值設(shè)定為0.85。

表1 管道PA沿線中間分輸站分輸流量允許范圍Table 1 Delivering flow rate limits of intermediate stations along pipeline PA

表2 計(jì)劃期內(nèi)管道PA起點(diǎn)輸入計(jì)劃Table 2 Inputting schedules for the initial station of pipeline PA during the scheduling horizon

表3 計(jì)劃期內(nèi)管道PA中間分輸站對各油品的分輸需求體積Table 3 Product demands of intermediate stations along pipeline PA during the scheduling horizon

表4 初始時(shí)刻管道PA內(nèi)各批次油品的種類、體積及位置Table 4 Product type, volume and location of every batch in pipeline PA at the initial moment

2.2 并行線程數(shù)PN的影響

令r=0.85，設(shè)定不同的并行線程數(shù)目PN，應(yīng)用并行SA算法優(yōu)化管道PA的分輸計(jì)劃(圖4)。

(1)當(dāng)1≤PN≤8時(shí)，隨著PN增加，并行SA算法計(jì)算耗時(shí)呈線性增長。并行SA算法采用的并行策略為：每次迭代時(shí)，同時(shí)產(chǎn)生若干個(gè)新解，并選擇質(zhì)量最高的解作為本次迭代的最終解?？偟螖?shù)不變，但每次迭代時(shí)由于增加了各線程之間的等待耗時(shí)，使得并行SA算法的計(jì)算耗時(shí)隨PN增加而增大。當(dāng)PN=8時(shí)，計(jì)算時(shí)間約為6 min，滿足單條管道分輸計(jì)劃編制工作允許計(jì)算時(shí)間的要求。

(2)當(dāng)1≤PN≤6時(shí)，隨著PN增加，優(yōu)化結(jié)果質(zhì)量呈明顯上升趨勢，目標(biāo)函數(shù)值由5010 m3/h降低至4490 m3/h。當(dāng)6≤PN≤8時(shí)，隨著PN增加，優(yōu)化結(jié)果質(zhì)量提升幅度較小，目標(biāo)函數(shù)值由4490 m3/h降低至4480 m3/h，但計(jì)算耗時(shí)卻由325 s增加至386 s，增長約19%。

綜合考慮優(yōu)化結(jié)果質(zhì)量與計(jì)算耗時(shí)，將PN推薦值設(shè)定為6。與PN=1相比，當(dāng)PN=6時(shí)，優(yōu)化結(jié)果目標(biāo)函數(shù)值降低約10%。

圖3 不同冷卻系數(shù)下，SA算法優(yōu)化管道PA分輸計(jì)劃的結(jié)果Fig. 3 The optimization results for pipeline PA provided by SA algorithm with different cooling factors

圖4 當(dāng)r=0.85時(shí)，不同并行線程數(shù)下，并行SA算法優(yōu)化管道PA分輸計(jì)劃的結(jié)果Fig. 4 The optimization results for pipeline PA provided by parallel SA algorithm with different parallel threads when r=0.85

2.3 優(yōu)化結(jié)果展示

令r=0.85、PN=6，20次應(yīng)用并行SA算法優(yōu)化管道PA分輸計(jì)劃，平均耗時(shí)約5.4 min，優(yōu)化結(jié)果目標(biāo)函數(shù)平均值為4490 m3/h。圖5為某次利用并行SA算法產(chǎn)生的管道PA分輸計(jì)劃，優(yōu)化結(jié)果目標(biāo)函數(shù)值為4386 m3/h。圖5中P1、P2、P3分別表示0#柴油、92#汽油、95#汽油。計(jì)劃期內(nèi)，中間分輸站E1—E2、E3—E4、E5—E6之間所執(zhí)行的分輸計(jì)劃具有很好的銜接性，保證了管道沿線各管段流量運(yùn)行平穩(wěn)。

2.4 并行SA算法與CPLEX對比

文獻(xiàn)[10]采用離散時(shí)間方程建立了成品油管道分輸計(jì)劃優(yōu)化的MILP模型，并利用CPLEX求解模型?；谖墨I(xiàn)[10]建立的MILP模型，利用CPLEX優(yōu)化管道PA的分輸計(jì)劃。實(shí)際生產(chǎn)中，單條管道分輸計(jì)劃編制工作允許的計(jì)算時(shí)間一般不超過10 min。將計(jì)算時(shí)間設(shè)定為10 min，CPLEX成功產(chǎn)生了管道PA的分輸計(jì)劃，優(yōu)化結(jié)果目標(biāo)函數(shù)值為6021 m3/h。CPLEX與并行SA算法的計(jì)算過程如圖6所示。與CPLEX相比，并行SA算法優(yōu)化結(jié)果的目標(biāo)函數(shù)值降低約27%，計(jì)算耗時(shí)降低約46%。從優(yōu)化結(jié)果來看，并行SA算法明顯優(yōu)于CPLEX。

圖5 當(dāng)r=0.85、PN=6時(shí)，應(yīng)用并行SA算法產(chǎn)生的管道PA分輸計(jì)劃Fig. 5 The delivery schedules of pipeline PA provided by parallel SA algorithm, when r=0.85 and PN=6

圖6 CPLEX、并行SA算法優(yōu)化管道PA分輸計(jì)劃的迭代過程Fig. 6 Computational processes about optimizing delivery schedules of pipeline PA using CPLEX and parallel SA algorithm

3 結(jié)束語

通過在SA算法中引入并行計(jì)算，建立了適用于成品油管道中間站分輸計(jì)劃優(yōu)化的并行SA算法，其綜合性能不僅優(yōu)于非并行SA算法，而且優(yōu)于CPLEX商業(yè)優(yōu)化求解器。不同于非并行SA算法，并行SA算法最大的特點(diǎn)是：從當(dāng)前迭代點(diǎn)出發(fā)同時(shí)構(gòu)造并檢驗(yàn)多個(gè)鄰域解，選擇其中最好者作為本次迭代產(chǎn)生的新迭代點(diǎn)。對于某成品油管道PA，將并行計(jì)算線程數(shù)取為6個(gè)，并行SA算法可以保證在計(jì)劃編制工作可接受的計(jì)算時(shí)間內(nèi)(不超過10 min)產(chǎn)生較優(yōu)的成品油管道分輸計(jì)劃?；诓⑿蠸A算法產(chǎn)生的管道PA分輸計(jì)劃具有很好的銜接性，符合計(jì)劃編制人員編制批次計(jì)劃的要求，保證了管道沿線各管段流量運(yùn)行平穩(wěn)。與非并行SA算法相比，并行SA算法的優(yōu)化結(jié)果目標(biāo)函數(shù)值降低約10%。與CPLEX優(yōu)化求解器相比，在10 min的計(jì)算時(shí)間內(nèi)，并行SA算法的優(yōu)化結(jié)果的目標(biāo)函數(shù)值降低約27%。