[发明专利]稳态实时优化方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本申请涉及优化控制技术领域，具体涉及一种稳态实时优化方法、装置、存储介质及电子设备，包括：获取当前工况数据；从预设模型分类库中选择与所述当前工况数据相匹配的稳态实时优化模型；根据匹配到的所述稳态实时优化模型对所述当前工况数据进行优化计算。本申请通过预先建立模型分类库，从中选择与当前工况数据最接近的完成收敛的模型，以减少优化计算时间，提高收敛率，同时解决了现有模型对初始值要求较高的问题。

技术领域

本申请涉及优化控制技术领域，特别地涉及一种稳态实时优化方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

实时优化技术利用数学和机理模型，结合原料、产品和公用工程的市场价格，依据炼油、化工装置当前的运行状态和装置约束，实时模拟和优化装置操作参数，并将优化结果传送到先进控制系统，达到装置效益提升或节能的目的。根据运行状态的不同，实时优化系统可分为稳态和动态两种类型。相对于动态实时优化，稳态实时优化技术主要采用机理模型，适用于解决大范围非线性优化问题。此外，稳态检测是稳态与动态实时优化最重要的区别，稳态实时优化系统在运行前和运行后，都需要对装置进行稳态检测，确保过程系统处于相对稳定的运行状态。

目前市场上使用的稳态实时优化方法，模型计算利用联立方程法(EquationOriented，EO)进行求解，该算法对模型初始值的精度要求较高，不合理的初值经常会造成模型的不收敛。

发明内容

针对上述问题，本申请提供一种稳态实时优化方法、装置、存储介质及电子设备，解决了相关技术中由于联立方程法求解中不合理的模型初始值导致模型不收敛的技术问题。

第一方面，本申请提供了一种稳态实时优化方法，所述方法包括：

获取当前工况数据；

从预设模型分类库中选择与所述当前工况数据相匹配的稳态实时优化模型；

根据匹配到的所述稳态实时优化模型对所述当前工况数据进行优化计算。

在一些实施例中，所述预设模型分类库的建立过程，包括：

收集历史工况数据；

根据所述历史工况数据，训练稳态实时优化模型，得到不同工况数据下完成收敛的多个稳态实时优化模型；

根据所述多个稳态实时优化模型建立所述预设模型分类库。

在一些实施例中，在收集历史工况数据之后，还包括：

对所述历史工况数据进行预处理。

在一些实施例中，所述根据所述多个稳态实时优化模型建立所述预设模型分类库，包括：

通过聚类算法根据所述多个稳态实时优化模型建立所述预设模型分类库。

在一些实施例中，所述根据所述历史工况数据，训练稳态实时优化模型，得到不同工况数据下完成收敛的多个稳态实时优化模型，包括：

对所述历史工况数据进行分类，得到不同工况的历史工况数据；

分别以所述不同工况的历史工况数据作为输入，对机器学习模型进行训练，得到不同工况下完成收敛的多个稳态实时优化模型。

在一些实施例中，所述从预设模型分类库中选择与所述当前工况数据相匹配的稳态实时优化模型，包括：

通过分类邻近算法从预设模型分类库中选择与所述当前工况数据相匹配的稳态实时优化模型。

在一些实施例中，在所述获取当前工况数据之后，还包括：

对所述当前工况数据进行预处理。

第二方面，一种稳态实时优化装置，所述装置包括：