基于决策树的炼油厂调度优化分解算法

A Decision Tree based Decomposition Method for Oil Refinery Scheduling

高小永，黄德先，江永亨，陈韬

（清华大学）

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内容简介

炼油生产过程调度优化是近些年来的学术热点问题。受限于炼油生产过程的复杂性，炼油生产过程调度优化问题往往描述为一个大规模的复杂混合整数线性（或非线性）规划模型，求解难度非常大，而且数学规划的解析求解结果往往使得全厂过程进行调度调整，对于操作安全与稳定至上的炼油企业而言非常不可取，也往往影响到来自炼油企业现场调度操作人员的接受和理解，所有这些都成为调度优化真正工业化实施的限制因素。为此，本文提出了一种基于决策树的分解算法，一方面力求加快优化求解速度、提高优化求解效率，另一方面融合专家经验知识以指导调度优化实施，在加快优化求解速度的同时尽可能降低调度调整的规模，提高调度方案的安全可操作性。决策树作为上层，利用成品油未来需求数据信息以及当前装置操作状态信息，决策给出参与调度调整的装置合理范围，该调整范围信息传递给下层，即确定了一个与之对应的调度子模型，优化求解该规模相对较小的子模型即可得到一个调度优化的可行解。经过深入的机理分析以及广泛的现场调研，我们确定了上层决策树的基本结构，即输入输出信息。输入信息分别为汽柴比、汽柴比变化量、高品质汽油比、高品质汽油比变化量、高标号汽油比、高标号汽油比变化量、高品质柴油比、高品质柴油比变化量、高标号柴油比、高标号柴油比变化量；输出信息分别为不同调整层次及对应的装置。最后，对来自现场的一个实际炼厂，设计了案例进行验证研究。从案例分析中可以看出，对于成品油需求的变化，决策树可以准确的给出调整范围决策，下层的调度子模型规模大大降低，优化求解效率大幅提高，且给出的解的性能与全流程优化求解相差无几，即在最优解性能损失不大的情况下本文提出的方法大大提高了优化求解的效率。更为重要的是，这种方法比较易于被现场调度人员所接受，避免了全流程整体优化求解带来的全厂范围装置的频繁异动，调度调整的稳定性和安全性大大提高。该种方法是一种尝试，将专家经验知识和数学规划解析模型相结合，寻求一种既能兼顾专家经验知识，又能实现准确数学模型规划求解的综合方法。值得注意的是本方法仅可给出可行解，而且可行解是在上层决策给出的装置调整范围的基础上优化求解对应的子模型而获得的，因此该可行解往往是次优解。该例中的决策树算法采用WEKA平台的较为简单的C4.5算法，后续将在如何提高专家决策准确性以及考虑装置偶发小规模故障情况（如催化裂化内取热故障等）等方面进一步研究，实现突发应急调度决策优化的自动化。

图表导读

Figure 1 Schematics of the decision tree based decomposition method

Figure 2 The case refinery flowchart

Figure 3. The Gantt chart of the final oil product demand

Figure 4. The crude oil supply plan

Figure 5. The Gantt chart of the resulted schedule

Table 1 Schematics of the decision tree based decomposition method

Table 2 Tree output

Table 3 Relationship between decision tree outputs and sub-models

Table 4. C4.5 tree training result statistics

Table 5. The input attribute variable value of case study

Table 6. Comparison results

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通讯作者及团队介绍

黄德先，研究员，清华大学自动化系过程控制工程研究所，中国自动化学会常任理事、中国自动化学会过程控制专业委员会副主任、中国化工学会信息技术应用专业委员会副主任、中国系统工程学会过程系统工程专业委员会委员，《CHINESE JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING》期刊编委会编委。主要研究方向为复杂流程工业过程建模理论与技术、生产过程先进控制理论与技术及流程工业综合自动化。

全文链接(doi号): http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1004954117310790

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