1中國(guó)石油西部管道分公司

2中國(guó)石油大學(xué)（北京）

3中國(guó)石油湖北銷(xiāo)售分公司

在天然氣資源開(kāi)發(fā)和市場(chǎng)快速發(fā)展的帶動(dòng)下，我國(guó)天然氣管道已超過(guò)7×104km，形成橫跨東西、縱貫?zāi)媳薄⑦B接中外的管網(wǎng)格局[1]，作為“一帶一路”重要樞紐之一和我國(guó)西北能源戰(zhàn)略通道的主要建設(shè)者與運(yùn)營(yíng)管理者，西部管道公司承擔(dān)著將進(jìn)口的中亞天然氣以及新疆地區(qū)產(chǎn)的天然氣和煤質(zhì)氣輸往我國(guó)中部和東部地區(qū)的任務(wù)。

影響輸氣管道公司收益的最大因素是沿線(xiàn)各個(gè)站場(chǎng)的壓縮機(jī)組所產(chǎn)生的能耗[2]，各站場(chǎng)壓縮機(jī)能耗直接與各站場(chǎng)的運(yùn)行壓比相關(guān)，而在能耗最低目標(biāo)下，各個(gè)站場(chǎng)的最佳壓比并不是一個(gè)獨(dú)立的變量，而是站場(chǎng)之間相互影響與相互約束的結(jié)果。每一個(gè)站場(chǎng)的最優(yōu)操作壓比都與整條管線(xiàn)的操作壓比有關(guān)，因此通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)往往很難得出一組整條管道各個(gè)站場(chǎng)最佳壓比[3]。

西部天然氣管網(wǎng)已逐漸實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，管網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化需綜合考慮管道間的流量分配。由于管網(wǎng)內(nèi)各條管線(xiàn)的管徑、壓氣站數(shù)量與壓縮機(jī)型號(hào)等參數(shù)皆不同，造成不同的管線(xiàn)通過(guò)同樣的流量時(shí)所產(chǎn)生的能耗有所不同，因此在維持整個(gè)管網(wǎng)輸送天然氣總量不變的情況下，通過(guò)優(yōu)化算法對(duì)各條管線(xiàn)的通過(guò)流量進(jìn)行優(yōu)化有著較大意義[4]。

西部天然氣管網(wǎng)與獨(dú)立的輸氣管道相比有著更為復(fù)雜的運(yùn)行情況以及更多需要考慮的優(yōu)化影響因素[5]，因此單一的優(yōu)化算法無(wú)法很好地解決目前西部管道的優(yōu)化問(wèn)題，需要綜合現(xiàn)代算法與傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢(shì)，形成一個(gè)適合西部管道情況并兼具經(jīng)濟(jì)性與可靠性的運(yùn)行優(yōu)化模型。本文基于SPS仿真方案庫(kù)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)建立了一種新的管網(wǎng)水力計(jì)算與壓氣站配置方法，以能耗最低或效益最優(yōu)為目標(biāo)，利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃及循環(huán)判斷方法，針對(duì)壓力層級(jí)和流量層級(jí)優(yōu)化維度搭建了西部天然氣管網(wǎng)運(yùn)行與調(diào)度優(yōu)化模型。

1 技術(shù)路線(xiàn)

西部天然氣管網(wǎng)相對(duì)于一般的輸氣管道，由于各條管線(xiàn)里程較長(zhǎng)，壓氣站較多，且存在聯(lián)絡(luò)線(xiàn)（輪吐線(xiàn)），各管線(xiàn)之間互聯(lián)互通，實(shí)際運(yùn)行情況非常復(fù)雜。西部天然氣管網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行計(jì)算問(wèn)題為大規(guī)模的混合整數(shù)非線(xiàn)性規(guī)劃算法，傳統(tǒng)的優(yōu)化算法在面對(duì)如此復(fù)雜的問(wèn)題時(shí)往往會(huì)陷入困境，出現(xiàn)計(jì)算量過(guò)大或無(wú)法收斂等問(wèn)題，因此需對(duì)傳統(tǒng)優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn)。針對(duì)西部天然氣管網(wǎng)構(gòu)建的優(yōu)化算法應(yīng)具有以下特點(diǎn)：①能夠處理大規(guī)模的非線(xiàn)性約束優(yōu)化問(wèn)題；②穩(wěn)定性強(qiáng)，對(duì)不同類(lèi)型的目標(biāo)函數(shù)和約束條件均有效；③求解精度和效率較高，適合生產(chǎn)實(shí)際應(yīng)用。

優(yōu)化算法按照時(shí)間順序可分為傳統(tǒng)算法和現(xiàn)代算法，兩類(lèi)方法各有優(yōu)缺點(diǎn)?，F(xiàn)代算法的核心是人工智能計(jì)算，如深度學(xué)習(xí)、微粒群法、遺傳算法等，它們對(duì)初值的依賴(lài)度不高，可處理的計(jì)算量較大，在進(jìn)行復(fù)雜問(wèn)題的計(jì)算時(shí)效率要優(yōu)于傳統(tǒng)算法，但計(jì)算精度較低[6]。在傳統(tǒng)算法中，運(yùn)用到優(yōu)化模型求解的主要有線(xiàn)性逼近法、復(fù)合形法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法以及各種算法的改進(jìn)方法[7]，傳統(tǒng)方法不易于處理過(guò)于復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題，但其計(jì)算精度較高。

為了既能滿(mǎn)足生產(chǎn)需求，同時(shí)又降低算法本身對(duì)目標(biāo)函數(shù)和約束條件的依賴(lài)性，應(yīng)選取一種能夠保證計(jì)算效率和穩(wěn)定性的算法。本模型最終選擇了一種混合型的優(yōu)化算法，結(jié)合了傳統(tǒng)算法中的動(dòng)態(tài)規(guī)劃與現(xiàn)代算法中的深度學(xué)習(xí)，如圖1所示。

圖1 優(yōu)化方法簡(jiǎn)圖Fig.1 Diagram of optimization methods

2 單線(xiàn)管道優(yōu)化模型搭建

在搭建整個(gè)管網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行模型之前，需要先對(duì)單線(xiàn)管道的優(yōu)化運(yùn)行模型進(jìn)行搭建。動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法在求解單條管道的運(yùn)行優(yōu)化方案時(shí)有著高度的穩(wěn)定性，但應(yīng)用在西部管道這樣大型的管道上時(shí)，所涉及的相關(guān)參數(shù)過(guò)多，難免會(huì)面臨計(jì)算量過(guò)大，計(jì)算時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，甚至無(wú)法收斂的情況[8]。因此本模型將深度學(xué)習(xí)嵌入優(yōu)化計(jì)算中，通過(guò)深度學(xué)習(xí)結(jié)合大量SPS計(jì)算結(jié)果搭建了水力計(jì)算與沿線(xiàn)開(kāi)站方案計(jì)算模型，然后將深度學(xué)習(xí)模型融入傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法中形成混合優(yōu)化模型，由于深度學(xué)習(xí)模型承擔(dān)了優(yōu)化計(jì)算中的部分功能，因此大大縮短了優(yōu)化計(jì)算所需要的時(shí)間。

2.1 基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的輸氣管道優(yōu)化原理

輸氣干線(xiàn)的運(yùn)行過(guò)程遵循匹配原則：全線(xiàn)各壓縮機(jī)站提供的總壓力等于全線(xiàn)的總壓降(包括摩阻與位差)，且管線(xiàn)的操作壓力要滿(mǎn)足管道強(qiáng)度、壓縮機(jī)吸入性能等因素的約束，在線(xiàn)壓縮機(jī)組的運(yùn)行參數(shù)還應(yīng)滿(mǎn)足其本身性能的約束[9]。當(dāng)一條天然氣管線(xiàn)的輸量、所輸天然氣的性質(zhì)等一定時(shí)，按匹配原則一般可選擇多種壓氣站出站壓力組合與管線(xiàn)匹配，但其中必有一種壓氣站出站壓力組合使全線(xiàn)的總動(dòng)力費(fèi)用最低，稱(chēng)之為全線(xiàn)最優(yōu)壓氣站出站壓力組合。對(duì)于任一條輸氣干線(xiàn)，任何壓氣站出站壓力組合的確定都是先選出首站的出站壓力方案，再逐站選擇，直至末站，以得到一個(gè)可行的全線(xiàn)各壓氣站出站壓力組合方案[10]。簡(jiǎn)略的計(jì)算步驟如下所示：①對(duì)當(dāng)前管線(xiàn)的最優(yōu)開(kāi)站方案進(jìn)行計(jì)算，即哪些壓氣站開(kāi)啟與哪些壓氣站關(guān)閉這一步由深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算；②在固定首站進(jìn)站壓力的情況下，選定首站的出站壓力方案組合；③通過(guò)對(duì)出站壓力組合進(jìn)行水力計(jì)算，得到下一站的進(jìn)站壓力組合，這一步由深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算，若下一站不是末站則進(jìn)入第4步驟，否則進(jìn)入第5步驟；④得到了進(jìn)站壓力組合后，在壓縮機(jī)允許范圍內(nèi)選定出此站的出站壓力組合，最優(yōu)出站壓力依據(jù)站內(nèi)能耗計(jì)算函數(shù)進(jìn)行選擇，之后繼續(xù)從第3步驟開(kāi)始；⑤得到了末站的進(jìn)站壓力組合后，選出能耗最低的一個(gè)進(jìn)站壓力方案進(jìn)行算法回溯[11]，由當(dāng)前進(jìn)站壓力回推得出上一站的出站壓力與進(jìn)站壓力，逐站回推，最后得到整條管線(xiàn)中各個(gè)壓力站的最優(yōu)壓力方案。

模型中深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)承擔(dān)了動(dòng)態(tài)規(guī)劃中的水力計(jì)算與開(kāi)站方案計(jì)算，節(jié)省了大量動(dòng)態(tài)規(guī)劃的計(jì)算時(shí)間。

2.2 基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的水力計(jì)算模型

受到現(xiàn)場(chǎng)報(bào)表數(shù)據(jù)樣本不足、部分樣本存在錯(cuò)誤以及運(yùn)行工況較為集中等情況影響，難以直接利用現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，因此本文訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫(kù)采用SPS模擬方案庫(kù)，現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)則用于調(diào)整與校核SPS仿真模型精確度[12]。

本文利用SPS軟件搭建了西部天然氣管網(wǎng)模型，在各管道系統(tǒng)可行的運(yùn)行方案范圍內(nèi)以流量和運(yùn)行壓力梯度為主要變量，對(duì)每個(gè)流量與出站壓力臺(tái)階均進(jìn)行運(yùn)行方案的模擬計(jì)算，利用小梯度間隔以增加計(jì)算方案數(shù)量，單條管道系統(tǒng)在模擬時(shí)采用等出站壓力的原則以降低方案復(fù)雜度[13]。針對(duì)單線(xiàn)系統(tǒng)的壓氣站開(kāi)啟規(guī)則為：固定開(kāi)啟首站，對(duì)于管線(xiàn)中間某一壓氣站，若不開(kāi)啟此站會(huì)造成管線(xiàn)壓力過(guò)低或使得下一站的壓縮機(jī)無(wú)法處于高效工作區(qū)，則開(kāi)啟這一站，否則不開(kāi)啟此站，即在保證運(yùn)行效率的基礎(chǔ)上降低壓氣站開(kāi)站數(shù)量。西部天然氣管網(wǎng)SPS運(yùn)行方案庫(kù)共包含4 430個(gè)方案，其中西氣東輸一線(xiàn)系統(tǒng)包含方案1 200個(gè)，西氣東輸二、三線(xiàn)系統(tǒng)包含方案3 170個(gè)，輪吐線(xiàn)方案60個(gè)。

模擬目標(biāo)為西部管網(wǎng)內(nèi)任意一段管段的沿線(xiàn)壓降與溫降，每一管段中間無(wú)壓氣站與分輸站，一共對(duì)30個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行搭建[14]。

根據(jù)西部管道的實(shí)際運(yùn)行情況，建立起管道水力深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)計(jì)算模型（圖2），以虛擬流量、環(huán)境數(shù)據(jù)、前一個(gè)壓氣站出站壓力溫度為輸入；環(huán)境數(shù)據(jù)主要表現(xiàn)為季節(jié)[15]，本計(jì)算模型依據(jù)夏季、冬季以及春秋季節(jié)進(jìn)行劃分。

圖2 深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)水力計(jì)算模型示意圖Fig.2 Schematic diagram of hydraulic calculation model for deep learning structure

依據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式以及經(jīng)過(guò)大量的試算，最終選定了本網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)，一共10個(gè)隱藏層，輸入層4個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層2個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)隱藏層為5個(gè)節(jié)點(diǎn)。在預(yù)訓(xùn)練階段將全部隱層的權(quán)值進(jìn)行調(diào)整，在整體微調(diào)階段將前5層進(jìn)行凍結(jié)，保留預(yù)訓(xùn)練時(shí)的狀態(tài)，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性，對(duì)后5個(gè)隱層的權(quán)值進(jìn)行微調(diào)使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到精度要求[16]。

2.3 基于深度學(xué)習(xí)的開(kāi)站方案計(jì)算模型

模擬目標(biāo)為對(duì)當(dāng)前流量和環(huán)境情況下的單條線(xiàn)最優(yōu)開(kāi)站方案進(jìn)行預(yù)測(cè)，用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)源已在上文進(jìn)行了概述，這里不再展開(kāi)。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)源為所有SPS方案中的大量數(shù)據(jù)，以邊界數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)為輸入，分別為首站進(jìn)站流量、分輸點(diǎn)流量、首站溫度、首站進(jìn)站壓力以及季節(jié)，輸出為此條管道的最優(yōu)開(kāi)站方案，如圖3所示。

圖3 深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)開(kāi)站方案計(jì)算模型示意圖Fig.3 Schematic diagram of station development calculation model for deep learning structure

依據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式以及經(jīng)過(guò)大量的試算，最終選定了本網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)，一共10個(gè)隱藏層，輸入層5個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)壓氣站數(shù)目而定，每個(gè)隱藏層為7個(gè)節(jié)點(diǎn)。在預(yù)訓(xùn)練階段將全部隱層的權(quán)值進(jìn)行調(diào)整，在整體微調(diào)階段將前5層進(jìn)行凍結(jié)，保留預(yù)訓(xùn)練時(shí)的狀態(tài)，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性，對(duì)后5個(gè)隱層的權(quán)值進(jìn)行微調(diào)使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到精度要求。

預(yù)訓(xùn)練時(shí)每層平均迭代3 027次，整體微調(diào)時(shí)一共迭代了5 572次使訓(xùn)練誤差達(dá)到要求，在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成之后，隨機(jī)選取300個(gè)非訓(xùn)練樣本檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)能力。非訓(xùn)練樣本的選取原則有兩個(gè)，一是完全隨機(jī)，二是與訓(xùn)練樣本有一定距離，預(yù)測(cè)好壞的標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)各個(gè)非訓(xùn)練樣本的平均預(yù)測(cè)誤差。

根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果計(jì)算得出，預(yù)測(cè)開(kāi)站方案無(wú)誤差的樣本比例為95.4%，預(yù)測(cè)方案中有1站不一致的樣本比例為4%，大于1站不一致的比例僅為0.66%，其分析結(jié)果與水力計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本一致，網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于最優(yōu)開(kāi)站方案問(wèn)題的擬合精度較高，滿(mǎn)足工程要求，網(wǎng)絡(luò)模型具備泛化性。

3 管網(wǎng)優(yōu)化軟件

3.1 管網(wǎng)優(yōu)化模型搭建

基于單線(xiàn)管道優(yōu)化模型對(duì)整個(gè)管網(wǎng)的優(yōu)化模型進(jìn)行搭建，在解決了單條管線(xiàn)的優(yōu)化運(yùn)行方案后，整個(gè)管網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行的主要問(wèn)題則為各條管線(xiàn)的流量分配問(wèn)題。

通過(guò)對(duì)西部管網(wǎng)進(jìn)行管網(wǎng)結(jié)構(gòu)分析可知，其中西一線(xiàn)與西二、三線(xiàn)的運(yùn)行相對(duì)獨(dú)立，西一線(xiàn)西段主要運(yùn)輸塔里木氣源的天然氣，將其輸送到寧夏中衛(wèi)，西二、三線(xiàn)西段主要輸送中亞氣源的天然氣，其輸氣末點(diǎn)與西一線(xiàn)西段末點(diǎn)相同，西氣東輸一、二、三線(xiàn)西段的輸氣末點(diǎn)互聯(lián)互通。連接西一線(xiàn)與西二、三線(xiàn)的管線(xiàn)為輪吐線(xiàn)，上起連接西一線(xiàn)輪南站，下至連接西二、三線(xiàn)吐魯番站，起到調(diào)節(jié)整個(gè)西部管道流量的作用，因此在固定總氣源輸量時(shí)，由于可以通過(guò)輪吐線(xiàn)對(duì)各條管線(xiàn)的流量進(jìn)行調(diào)節(jié)，形成管網(wǎng)內(nèi)部流量分配方案的多樣性[17]。

解決西部管網(wǎng)流量分配的主要方法是通過(guò)循環(huán)所有管網(wǎng)中可能的流量組合，使每一種流量組合都用單線(xiàn)管道優(yōu)化模型對(duì)管網(wǎng)中各條線(xiàn)的能耗費(fèi)用之和進(jìn)行計(jì)算，在所有的流量組合循環(huán)完畢后，選出能耗費(fèi)用最低的一組流量，這一組流量以及通過(guò)這組流量計(jì)算出來(lái)的各條線(xiàn)的優(yōu)化運(yùn)行方案就是當(dāng)前整個(gè)管網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行方案。

整個(gè)西部天然氣管網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化模型的計(jì)算過(guò)程如圖4所示。

首先在一系列管網(wǎng)內(nèi)可能的各條管道流量組合中隨機(jī)選出其中一組流量，根據(jù)當(dāng)前選定的流量組合，對(duì)管網(wǎng)中各條管道的優(yōu)化運(yùn)行方案進(jìn)行計(jì)算。

在某一條管線(xiàn)的優(yōu)化方案的計(jì)算中，首先由基于深度學(xué)習(xí)的沿線(xiàn)開(kāi)站方案計(jì)算模型對(duì)當(dāng)前管線(xiàn)的開(kāi)站方案進(jìn)行計(jì)算；再由動(dòng)態(tài)規(guī)劃對(duì)沿線(xiàn)各站的出站壓力進(jìn)行確定，便得到當(dāng)前管線(xiàn)的最優(yōu)運(yùn)行方案；然后開(kāi)始對(duì)下一條管線(xiàn)的優(yōu)化方案進(jìn)行計(jì)算。

圖4 優(yōu)化計(jì)算步驟Fig.4 Steps of optimization calculation

各條管道的優(yōu)化計(jì)算完成后得到當(dāng)前流量組合下的管網(wǎng)最優(yōu)方案；之后便在一系列管網(wǎng)內(nèi)可能的各條管道流量組合中再次隨機(jī)選出其中一組流量，重復(fù)根據(jù)當(dāng)前選定的流量組合，對(duì)管網(wǎng)中各條管道的優(yōu)化運(yùn)行方案進(jìn)行計(jì)算。

所有流量組合計(jì)算完成后，目標(biāo)函數(shù)最低情況下的流量組合及此流量組合下的各條管線(xiàn)的最優(yōu)運(yùn)行方案即為整個(gè)管網(wǎng)的最優(yōu)運(yùn)行方案[18]。

3.2 軟件介紹

為方便優(yōu)化模型在實(shí)際生產(chǎn)中的使用，編制了西部管網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行優(yōu)化軟件。使用基于Groovy語(yǔ)言的Grails網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用編寫(xiě)框架進(jìn)行開(kāi)發(fā)，算法部分由相較Groovy語(yǔ)言更高效的Java語(yǔ)言進(jìn)行編寫(xiě)，算法與框架間進(jìn)行了多次磨合，因此軟件兼具穩(wěn)定與高效性[19]，軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中使用Net Beans開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提高了開(kāi)發(fā)效率；運(yùn)用編程語(yǔ)言設(shè)計(jì)了易于操作的可交互界面，將西部管網(wǎng)優(yōu)化嵌入其中，本軟件目前已經(jīng)在使用中。基于現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際條件下的西部管網(wǎng)優(yōu)化方案進(jìn)行計(jì)算，通過(guò)對(duì)各種工況、時(shí)間段下的軟件優(yōu)化方案的計(jì)算結(jié)果與實(shí)際方案進(jìn)行對(duì)比可知，本優(yōu)化模型準(zhǔn)確可靠，優(yōu)化結(jié)果可以顯著降低管網(wǎng)運(yùn)行能耗，可為現(xiàn)場(chǎng)提供參考和指導(dǎo)。

軟件功能主要分3類(lèi)：第1類(lèi)功能為用戶(hù)管理功能，主要作用是對(duì)使用軟件的人員的賬號(hào)、密碼及權(quán)限進(jìn)行管理；第2類(lèi)功能是數(shù)據(jù)庫(kù)功能，可將優(yōu)化模型需要獲取的各項(xiàng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存入其中，包括壓縮機(jī)特性數(shù)據(jù)及沿線(xiàn)高程地溫等，方便數(shù)據(jù)管理及計(jì)算時(shí)直接調(diào)用；第3類(lèi)為計(jì)算功能，主要為西部天然氣管網(wǎng)優(yōu)化方案計(jì)算功能，此功能內(nèi)嵌了西部天然氣管網(wǎng)優(yōu)化模型。為了方便實(shí)用，本軟件的各項(xiàng)功能基本都支持使用Excel表格進(jìn)行數(shù)據(jù)的導(dǎo)入/導(dǎo)出。

4 計(jì)算結(jié)果分析

4.1 計(jì)算工況概述

西部天然氣管網(wǎng)運(yùn)行工況主要包括各管道系統(tǒng)日輸送量、壓氣站開(kāi)啟數(shù)、壓縮機(jī)開(kāi)啟數(shù)、各壓氣站運(yùn)行壓力等。本文對(duì)2016年2月15日（冬季氣溫）、2016年7月15日（夏季氣溫）與2016年10月15日（年均氣溫）的現(xiàn)場(chǎng)工況進(jìn)行了優(yōu)化運(yùn)行方案計(jì)算，并與實(shí)際運(yùn)行方案進(jìn)行對(duì)比分析。

現(xiàn)對(duì)2016年7月15日工況進(jìn)行簡(jiǎn)單描述，并以此作為后續(xù)分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。當(dāng)日西氣東輸一線(xiàn)系統(tǒng)日輸送完成量為2 610×104m3（0 ℃，1 atm），西氣東輸二線(xiàn)與三線(xiàn)系統(tǒng)共完成11 209×104m3，輪吐線(xiàn)日轉(zhuǎn)供量為2 570×104m3。西氣東輸一線(xiàn)系統(tǒng)開(kāi)啟了3座壓氣站，共4臺(tái)壓縮機(jī)組，其中燃驅(qū)3臺(tái)，電驅(qū)1臺(tái)。西氣東輸二、三線(xiàn)系統(tǒng)開(kāi)啟了8座壓氣站，壓氣站出站壓力在10～11 MPa之間，共17臺(tái)壓縮機(jī)組，14臺(tái)燃驅(qū)，3臺(tái)電驅(qū)。

4.2 固定管網(wǎng)流量?jī)?yōu)化結(jié)果

利用西部天然氣管網(wǎng)優(yōu)化模型對(duì)2016年7月15日工況進(jìn)行模擬優(yōu)化，保證西氣東輸一線(xiàn)以及二、三線(xiàn)系統(tǒng)進(jìn)氣量、輪吐線(xiàn)調(diào)氣量與實(shí)際工況相同。西部天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)各管線(xiàn)開(kāi)站方案與各壓氣站出站壓力方案如圖5與圖6所示。由圖5可知，在該工況下，優(yōu)化方案中西一線(xiàn)開(kāi)啟了3座壓氣站，與現(xiàn)場(chǎng)開(kāi)站方案相同；在西二、三線(xiàn)系統(tǒng)中，優(yōu)化方案開(kāi)啟了6座壓氣站，少于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行的8座壓氣站。

圖5 西一線(xiàn)報(bào)表運(yùn)行方案與優(yōu)化方案出站壓力Fig.5 Outlet pressure of operation plan and optimization plan for theWest-East Gas Pipeline

圖6 西二、三線(xiàn)報(bào)表運(yùn)行方案與優(yōu)化方案出站壓力Fig.6 Outlet pressure of operation plan and optimization plan for the second and third line of the West-East Gas Pipeline

優(yōu)化方案中的各站出站壓力要普遍高于實(shí)際方案，體現(xiàn)出了輸氣管道的運(yùn)行規(guī)律：管道平均運(yùn)行壓力越高，管段壓降越小，從而降低了運(yùn)行能耗。表1和表2為系統(tǒng)內(nèi)各站能耗費(fèi)用對(duì)比。由對(duì)比可看出，通過(guò)優(yōu)化計(jì)算，優(yōu)化方案相比實(shí)際方案具有一定的節(jié)能優(yōu)勢(shì)，其中一線(xiàn)能耗費(fèi)用降低了10.8%，二、三線(xiàn)能耗費(fèi)用降低了7.9%，總能耗費(fèi)用共降低了8.4%。

表1 西一線(xiàn)能耗費(fèi)用對(duì)比Tab.1 Energy consumption cost comparison of the West-East Gas Pipeline

表2 西二、三線(xiàn)能耗費(fèi)用對(duì)比Tab.2 Energy consumption cost comparison of the second and third line of the West-East Gas Pipeline

4.3 不固定管網(wǎng)流量?jī)?yōu)化結(jié)果

利用西部天然氣管網(wǎng)優(yōu)化模型對(duì)2016年7月15日工況進(jìn)行模擬優(yōu)化，以總收益最高為目標(biāo)函數(shù)，保證西氣東輸一線(xiàn)以及二、三線(xiàn)系統(tǒng)進(jìn)氣量與實(shí)際工況相同，采用不固定管網(wǎng)流量分配方案。表3為優(yōu)化模型計(jì)算的各方案的流量分配以及能耗費(fèi)用情況，圖7為各方案總能耗費(fèi)用趨勢(shì)與管道收益趨勢(shì)。

表3 模型計(jì)算各方案流量分配與能耗費(fèi)用情況Tab.5 Flow distribution and energy consumption costs of each program calculated by the models

圖7 模型計(jì)算各方案總能耗費(fèi)用趨勢(shì)與管道收益趨勢(shì)Fig.7 Trend of total energy cost of each program and pipeline revenue calculated by the model

由圖7與表3可以看出，在當(dāng)前條件下，隨著輪吐線(xiàn)流量的增加，管道收益持續(xù)增加，管道能耗費(fèi)用先是有一個(gè)大幅度的下降，之后趨于平緩，并在第10個(gè)方案之后出現(xiàn)了緩慢回升。通過(guò)對(duì)管道總管輸收益進(jìn)行比選，模型最終選定了第10個(gè)方案為流量分配方案，各線(xiàn)流量分別為西一線(xiàn)2 780×104m3/d，輪吐線(xiàn)2 400×104m3/d，西二、三線(xiàn)11 039×104m3/d；現(xiàn)場(chǎng)流量分配方案為西一線(xiàn)2 610×104m3/d，輪吐線(xiàn)2 570×104m3/d，西二、三線(xiàn)11 209×104m3/d。由此可見(jiàn)，在當(dāng)前電氣價(jià)與管輸費(fèi)條件下，現(xiàn)場(chǎng)流量分配方案與優(yōu)化計(jì)算流量分配方案相差不大。

圖8 西一線(xiàn)報(bào)表運(yùn)行方案與優(yōu)化方案出站壓力Fig.8 Outlet pressure of operation plan and optimization plan for the West-East Gas Pipeline

圖9 西二、三線(xiàn)報(bào)表運(yùn)行方案與優(yōu)化方案出站壓力Fig.9 Outlet pressure of operation plan and optimization plan for the second and third line of the West-East Gas Pipeline

圖8與圖9為不固定輪吐線(xiàn)調(diào)氣量時(shí)的優(yōu)化方案。方案中，壓氣站出站壓力普遍要高于實(shí)際方案，這也間接體現(xiàn)出了輸氣管道的運(yùn)行規(guī)律：在保障管道運(yùn)行安全以及不超出壓縮機(jī)能力的前提下，管道平均運(yùn)行壓力越高，管段壓降越小，從而降低了管線(xiàn)運(yùn)行能耗。現(xiàn)場(chǎng)工況下對(duì)優(yōu)化方案與實(shí)際方案的能耗費(fèi)用與收益進(jìn)行了總結(jié)對(duì)比（表4～表6）。

表4 2016年7月15日優(yōu)化方案與現(xiàn)場(chǎng)方案能耗費(fèi)用與收益對(duì)比Tab.6 Energy consumption cost and income comparison between optimization plan and on-site plan on 2016/7/15

由表4～表6可知，采用流量分配方案進(jìn)行各管線(xiàn)運(yùn)行方案計(jì)算后的能耗費(fèi)用低于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行方案，體現(xiàn)出了單線(xiàn)管道優(yōu)化模型的優(yōu)化能力。在單線(xiàn)管道優(yōu)化的基礎(chǔ)上，管網(wǎng)優(yōu)化模型以管道總收益最大為目標(biāo)，對(duì)管網(wǎng)的流量分配方案進(jìn)行優(yōu)化，模型得出的流量分配方案的管道總收益要大于實(shí)際流量方案。因此，本文所搭建的西部天然氣管網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行模型具有一定的優(yōu)化潛力，可以為西部天然氣管網(wǎng)的實(shí)際生產(chǎn)提供指導(dǎo)。

表5 2016年2月15日優(yōu)化方案與現(xiàn)場(chǎng)方案能耗費(fèi)用與收益對(duì)比Tab.5 Energy consumption cost and income comparison between optimization plan and on-site plan on 2016/2/15

表6 2016年10月15日優(yōu)化方案與現(xiàn)場(chǎng)方案能耗費(fèi)用與收益對(duì)比Tab.8 Energy consumption cost and income comparison between optimization plan and on-site plan on 2016/10/15

5 結(jié)束語(yǔ)

（1）本文提出了一種適用于西部天然氣管網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行模型，先進(jìn)行單線(xiàn)管道模型優(yōu)化，之后在單線(xiàn)管道優(yōu)化模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)進(jìn)行管網(wǎng)流量?jī)?yōu)化搭建適用于整個(gè)管網(wǎng)的優(yōu)化模型。

（2）單條管線(xiàn)的優(yōu)化計(jì)算采用了綜合動(dòng)態(tài)規(guī)劃與深度學(xué)習(xí)兩種算法的混合算法，結(jié)合了兩種算法的優(yōu)勢(shì)，既保證了計(jì)算的準(zhǔn)確度，又提升了計(jì)算的效率。

（3）通過(guò)與西部天然氣管網(wǎng)的生產(chǎn)報(bào)表數(shù)據(jù)對(duì)比可知，從能耗費(fèi)用最低的角度來(lái)講，本文搭建的西部天然氣管網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化模型的優(yōu)化計(jì)算結(jié)果要優(yōu)于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行方案，具有一定的指導(dǎo)意義。

（4）不固定管網(wǎng)流量?jī)?yōu)化方案普遍優(yōu)化程度高于固定管網(wǎng)流量?jī)?yōu)化方案，這也符合優(yōu)化計(jì)算的一般規(guī)律，因?yàn)榧尤肓髁績(jī)?yōu)化相當(dāng)于增加了一個(gè)優(yōu)化自由度，必定加深優(yōu)化空間。

（5）西部管道系統(tǒng)各條線(xiàn)路流量分配的優(yōu)化結(jié)果往往與實(shí)際流量分配不相同，開(kāi)放全線(xiàn)流量?jī)?yōu)化后的能耗費(fèi)用要小于實(shí)際情況，因此西部天然氣管網(wǎng)在開(kāi)放了全線(xiàn)流量?jī)?yōu)化后管網(wǎng)的優(yōu)化深度將進(jìn)一步加強(qiáng)。