[发明专利]一种碳中和场景下炼油厂氢气网络的优化调度方法

说明书

本发明公开了一种碳中和场景下炼油厂氢气网络的优化调度方法，包括：步骤1、获取炼油厂氢气网络的固定参数与待优化参数；步骤2、通过人工智能算法建立炼油厂氢气网络的代理模型；步骤3、基于步骤2统计获得的数据，建立多目标优化模型；步骤4、在目标函数中加载炼油厂氢气网络的约束条件；步骤5、对目标函数展开随机规划，在约束条件下反复调整待优化参数，使目标函数的解趋向最小值；步骤6、当目标函数的解为最小值时，输出待优化参数，作为炼油厂氢气网络的优化调度方案。本发明基于碳排放限制条件下的多目标函数，对炼油厂氢气网络进行优化，从而使炼油厂氢气网络的优化调度方案能同时兼顾经济性与碳排放量。

技术领域

本发明涉及炼油厂氢气网络的优化调度技术领域，尤其涉及一种碳中和场景下炼油厂氢气网络的优化调度方法。

背景技术

氢气资源在传统能源深加工方面起着举足轻重的作用，而石油炼制行业是氢气消耗的最大终端市场，其耗氢量约占全球总耗氢量的90％。

炼油企业通过合理安排氢气的产耗平衡、强化用氢管理、优化氢气网络等措施，可以实现增加原油深加工的数量、制氢装置停开或少开、高效使用各种氢气资源和减少浪费。

在过去十年中，相关法规定对燃油中芳烃含量的限制日益严格，因此石脑油重整生产氢气的能力逐渐下降，同时企业也趋向使用更加清洁环保的燃料，因此增设新的制氢装置和优化氢气网络是炼油企业实现生产目标合降低成本的必由之路。

国内外氢气网络的优化方法主要有夹点法和数学规划法。夹点分析法是借鉴热夹点的概念提出的，它可以根据剩余氢量确定氢气网络夹点和最小公用工程氢消耗量。该方法简单易懂，形象直观，但是它存在一些重大缺陷，容易忽略流股的压力，将杂质组分集总为甲烷等；为了克服氢夹点的这些缺陷，研究人员提出了数学规划方法，而现有的数学规划算法以最小氢气公用工程消耗或氢气网络连接简单化为目标函数，通过设定约束条件，优化氢气管网。但是这种方法只考虑了氢气优化收益，忽略了实际生产中的炼油厂轻烃收益，因此优化后实际收益往往比较低，不能切合炼油厂实际。

专利文献CN107918280B公开了一种夹点法和超结构法混合的炼油厂氢气网络优化方法，首选将人工绘制的夹点图程序化，进一步利用得到的夹点作为约束嵌入超结构法，通过模型求解获得最优目标值和操作点。

虽然该方法操作简单，但是未考虑实际生产的收益与产氢费用，不切合实际。

专利文献CN106485341A公开了一种炼油厂氢气系统优化方法，将炼油厂氢气系统收益最大作为目标，通过数学规划方法对炼油厂系统的氢气和轻烃资源进行综合优化，从而达到节能增效的目的。

该方法最终结果符合实际生产，但是未考虑到当前在“碳达峰”和“碳中和”双碳目标下，炼油厂氢气网络还将面临碳排放指标、碳税等压力，使得实际收益比理论收益少。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种碳中和场景下炼油厂氢气网络的优化调度方法，该方法为构建基于碳排放限制条件下的多目标函数，对炼油厂氢气网络进行优化，从而使炼油厂氢气网络的优化调度方案能同时兼顾经济性与碳排放量。

一种碳中和场景下炼油厂氢气网络的优化调度方法，包括：

步骤1、获取炼油厂氢气网络的固定参数与待优化参数，所述待优化参数包括供氢模块的产氢量，炼油厂模块的氢气公用工程消耗量，炼油厂氢气网络中的气体流量、气体中氢气浓度以及供氢模块与炼油厂模块的碳排放量；

步骤2、通过人工智能算法建立炼油厂氢气网络的代理模型，所述代理模型用于统计目标炼油厂氢气网络的可再生电随时间变化情况、电网价格波动情况以及炼油厂各单元耗氢波动情况；

步骤3、基于步骤2统计获得的数据，建立多目标优化模型，其目标函数为最小优化组合函数，具体公式如下：