CN104448073A - 一种聚氯乙烯生产过程调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种聚氯乙烯生产过程调度方法，包括：根据聚氯乙烯PVC的需求量估算出氯乙烯单体VCM的需求量；计算出VCM的单位时间需求量；计算出中间原料的单位时间产量；根据单台设备的单位时间产量、单台设备生产中间原料的总能耗建立单台设备过程模型；根据每个单台设备的单台设备过程模型和单台设备总数得到虚拟设备的集合；计算出每个虚拟设备的最佳效率点；选择出待使用的虚拟设备；根据约束条件计算出总成本的最小值，获得满足要求的虚拟设备的单位时间产量和各个聚合釜的工作安排；根据选择出的虚拟设备和满足要求的虚拟设备的单位时间产量，计算出选择出的虚拟设备中每个单台设备的单位时间产量。通过该方法能够降低生产PVC过程的能耗。

Description

一种聚氯乙烯生产过程调度方法

技术领域

本发明涉及工业控制技术领域，尤其涉及一种聚氯乙烯生产过程调度方法。

背景技术

PVC(Polyvinyl chloride polymer，聚氯乙烯)性质稳定，方便加工，是五大热塑性通用树脂之一。由于我国煤、盐、石灰石等资源丰富，电石法PVC占总产能70％以上。但电石法生产PVC工艺复杂、能耗高、对生产操作要求高，合理的调度方案对节能降耗有重要意义。电石法制聚氯乙烯过程是一类混杂系统，既包括间歇过程，又包括连续过程。目前关于其调度优化问题的研发成果大都聚焦在聚合环节的间歇过程，而没有涉及全流程调度。但是，包括电石生产、电解盐水和VCM(Vinyl Chloride Monomer，氯乙烯单体)合成的连续过程耗能大，调度优化空间也大。

发明内容

本发明提供了一种聚氯乙烯生产过程调度方法，能够降低生产PVC过程的能耗。

本发明提供了一种聚氯乙烯生产过程调度方法，包括：

S1：根据聚氯乙烯PVC的需求量估算出氯乙烯单体VCM的需求量；

S2：根据公式一计算出VCM的单位时间需求量，所述公式一为q_v＝uv/TH，其中，q_v为VCM的单位时间需求量，uv为所述VCM的需求量，TH为整个调度周期的时间长度；

S3：根据公式二计算出中间原料的单位时间产量，所述公式二为q_a＝μ×q_v，其中，q_a为中间原料的单位时间产量，μ为中间原料的单位时间产量与VCM的单位时间需求量之比；

S4：根据单台设备的单位时间产量、单台设备生产中间原料的总能耗建立单台设备过程模型，所述单台设备过程模型满足：

$E_{\mathrm{ek}}=H_{\mathrm{eki}}+l_{\mathrm{eki}}{q}_{\mathrm{ek}},q_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{le}}\≤q_{\mathrm{ek}}\≤q_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{up}},i\∈\{\mathrm{1,2},...,n_{\mathrm{ek}}\},\∀k,$

其中，q_ek为第k台单台设备的单位时间产量，E_ek为第k台单台设备的单位时间产量为q_ek时的总能耗，H_eki为在第i个单位时间产量段中第k台单台设备生产一吨中间原料的能耗，l_eki为在第i个单位时间产量段中第k台单台设备的模型斜率，为在第i个单位时间产量段中第k台单台设备的单位时间产量的下限，为在第i个单位时间产量段中第k台单台设备的单位时间产量的上限，n_ek为单位时间产量段的段数，所述H_eki、l_eki、满足连续条件1和连续条件2，所述连续条件1为： $q_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{up}}=q_{\mathrm{eki}+1}^{\mathrm{le}},i\∈\{\mathrm{1,2},...,n_{\mathrm{ek}}-1\},\∀k,$ 所述连续条件2为： $H_{\mathrm{eki}+1}+l_{\mathrm{eki}+1}{q}_{\mathrm{eki}+1}^{\mathrm{le}}=H_{\mathrm{eki}}+l_{\mathrm{eki}}{q}_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{up}},\∀k,i;$

S5：根据所述每个单台设备的单台设备过程模型和单台设备总数得到虚拟设备的集合，其中，第个虚拟设备为第1台单台设备到第台单台设备的集合，虚拟设备的集合中包括：(z-1)个虚拟设备，z为单台设备的总数；

S6：根据公式三计算出每个虚拟设备的最佳效率点，所述公式三为： $\stackrel{\‾}{1}=\arg \left(\mathrm{mi}{n}_i\right\{H_{\mathrm{eki}}/q_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{le}},(H_{\mathrm{ek}{n}_{\mathrm{ek}}}+l_{{\mathrm{ekn}}_{\mathrm{ek}}}{q}_{\mathrm{ek}{n}_{\mathrm{ek}}}^{\mathrm{up}})/q_{{\mathrm{ekn}}_{\mathrm{ek}}}^{\mathrm{up}}\left\}\right),$ 其中，为最佳效率点，为第k台设备最后一个分段表达式中的截距，为第k台设备最后一个分段表达式中的斜率，为第k台设备最大单位时间产量；

S7：根据公式四选择出待使用的虚拟设备，所述公式四为其中，为待使用的虚拟设备中单台设备的个数，q_a为所述中间原料的单位时间产量，为第个虚拟设备的最佳效率点；

S8：根据约束条件计算出总成本的最小值，获得满足最小总成本要求的虚拟设备的单位时间产量和各个聚合釜的工作安排；

S9：根据所述选择出的虚拟设备和所述满足最小总成本要求的虚拟设备的单位时间产量，计算出所述选择出的虚拟设备中每个单台设备的单位时间产量；

其中，所述中间原料为电石或氯化氢。

进一步地，所述S5包括：

步骤B1：获取构成虚拟设备的单台设备集K＝{k₁,k₂,…,k_m,m≥2}的单台设备过程模型及其参数，记第k台单台设备的参数为 $M_k=\left\{\right\{H_{\mathrm{eki}}\},\{l_{\mathrm{eki}}\},\{q_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{le}},q_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{up}}\},i\∈\{\mathrm{1,2},...,n_{\mathrm{ek}}\left\}\right\},k\∈K;$ 设临时设备集K′＝{k′₁,k′₂}，记临时设备的过程模型与参数为 $M^{\′}=\left\{\right\{H_i^{\′}\},\{l_i^{\′}\},\{q_i^{\mathrm{le}\′},q_i^{\mathrm{up}\′}\},i\∈\{\mathrm{1,2},...,n^{\′}\left\}\right\},$ 给参数t赋初值，t＝1，其中，H′_i为在第i个单位时间产量段中临时设备生产一吨中间原料的能耗，l′_i为为在第i个单位时间产量段中临时设备的模型斜率，为在第i个单位时间产量段中临时设备的单位时间产量的下限，为在第i个单位时间产量段中临时设备的单位时间产量的上限；

步骤B2：给k′₁赋值，令k′₁＝k₁；

步骤B3：如果t＝m，执行步骤B23，否则，给k′₂赋值，令k′₂＝k_t+1；

步骤B4：获取临时设备M′的过程模型的所有单位时间产量段，其中，Ω＝Ω^du∪Ω^su，表示M′所有分段点的集合， ${\mathrm{\Ω}}^{\mathrm{du}}=\{q_{e{k}_1^{\′}{i}_1}^{\mathrm{le}},q_{e{k}_1^{\′}{n}_{e{k}_1^{\′}}}^{\mathrm{up}},i_1\∈\{\mathrm{1,2},...,n_{e{k}_1^{\′}}\left\}\right\}\∪\{q_{e{k}_2^{\′}{i}_2}^{\mathrm{le}},q_{e{k}_2^{\′}{n}_{e{k}_2^{\′}}}^{\mathrm{up}},i_2\∈$ $\{\mathrm{1,2},...,n_{e{k}_2^{\′}}\}\},$ 表示M′和k′₂的分段点，Ω^su＝{q＝q₁+q₂|q₁,q₂∈Ω^du}，即临时设备所有分段点两两求和；

步骤B5：对Ω中元素进行排序，并清除Ω中的重复元素，得到Ω＝{q_Ω1,q_Ω1,…,q_Ωτ}；

步骤B6：分别给参数s、ss、f赋初值，s＝1，ss＝1，f＝0；

步骤B7：分别给参数i、j赋初值，i＝1，j＝1；

步骤B8：如果s≤τ-2，执行步骤B9，如果s＝τ-1，执行步骤B12，如果s＝τ，执行步骤B22；

步骤B9：如果执行步骤B10，否则，执行步骤B11；

步骤B10：任取q_s∈[q_Ωs,q_Ωs+1)，如果有 $q_{e{k}_1^{\&prime;}i}^{\mathrm{le}}\&le;q_{e{k}_1^{\&prime;}i}<q_{e{k}_1^{\&prime;}i}^{\mathrm{up}}$ 且 $q_{e{k}_2^{\&prime;}j}^{\mathrm{le}}\&le;q_{e{k}_2^{\&prime;}j}<q_{e{k}_2^{\&prime;}j}^{\mathrm{up}}$ 成立，则分别给f、g_f、w_f、j赋值，令f＝f+1，g_f＝i,w_f＝j，j＝j+1；

步骤B11：如果执行步骤B9，否则，执行步骤B16；

步骤B12：如果执行步骤B13，否则，执行步骤B14；

步骤B13：任取q_s∈[q_Ωs,q_Ωs+1)，如果 $q_{e{k}_1^{\&prime;}i}\&le;q_{e{k}_2^{\&prime;}j}=q_s,$ 有 $q_{e{k}_1^{\&prime;}i}^{\mathrm{le}}\&le;q_{e{k}_1^{\&prime;}i}<q_{e{k}_1^{\&prime;}i}^{\mathrm{up}}$ 且 $q_{e{k}_2^{\&prime;}j}^{\mathrm{le}}\&le;q_{e{k}_2^{\&prime;}j}<q_{e{k}_2^{\&prime;}j}^{\mathrm{up}}$ 成立，则分别给f、g_f、w_f、j赋值，令f＝f+1，g_f＝i,w_f＝j，j＝j+1；

步骤B14：如果执行步骤B12，否则，执行步骤B15；

步骤B15：给参数u赋初值u＝1；

步骤B16：如果u≤f，执行步骤B17，否则，执行步骤B18；

步骤B17：如果 $l_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}>l_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u},$ 则 $H_{s_u}^{\&prime;}=H_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}+H_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u}+$ $(l_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u}-l_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u})*q_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u}^{\mathrm{le}},$ 或 $H_{s_u}^{\&prime;}=H_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}+H_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u}+(l_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}-l_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u})*$ $q_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}^{\mathrm{up}},l_{s_u}^{\&prime;}=l_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u};$ 如果 $l_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}<l_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u},H_{s_u}^{\&prime;}=H_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}+H_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u}+$ $(l_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}-l_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u})*q_{e{k}_1^{\&prime;}{w}_u}^{\mathrm{le}},$ 或 $H_{s_u}^{\&prime;}=H_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}+H_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u}+(l_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u}-$ $l_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}){*q}_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u}^{\mathrm{up}},l_{s_u}^{\&prime;}=l_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u};$ 如果 $l_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}=l_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u},H_{s_u}^{\&prime;}=H_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}+$ $H_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u},l_{s_u}^{\&prime;}=l_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u};E_{s_u}^{\&prime;}=E_{e{k}_1^{\&prime;}}+E_{e{k}_2^{\&prime;}},u=u+1;$ 执行步骤B16；

步骤B18：求得的最小值，记 $E_s^{\&prime;}={\min }_u{E}_{s_u}^{\&prime;},H_s^{\&prime;}=H_{s_u}^{\&prime;},l_s^{\&prime;}=l_{s_u}^{\&prime;},$ $q_s^{{\mathrm{le}}^{\&prime;}}=q_{\mathrm{\&Omega;s}},q_s^{{\mathrm{up}}^{\&prime;}}=q_{\mathrm{\&Omega;s}+1};$

步骤B19：如果s≥2，执行步骤B20，否则执行步骤B21；

步骤B20：如果l′_ss＝l′_ss-1，则进行参数合并：l′_ss＝l′_ss-1,H′_ss＝H′_ss-1,ss＝ss-1；同时对Ω中的相应区间进行合并： 得模型M′的最终参数 $M^{\&prime;}=\left\{\right\{H_i^{\&prime;}\},\{l_i^{\&prime;}\},\{q_i^{{\mathrm{le}}^{\&prime;}},q_i^{{\mathrm{up}}^{\&prime;}}\},i\&Element;$ $\{\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,\mathrm{ss}\}\};$

步骤B21：给s、ss赋值，令s＝s+1，ss＝ss+1，执行步骤B7；

步骤B22：给k′₁、t赋值，令k′₁＝K′,t＝t+1，执行步骤B3；

步骤B23：得到M′，M′即为虚拟设备过程模型及其参数。

进一步地，所述约束条件包括：聚合釜生产任务安排约束、产品型号切换费用约束、PVC库存约束、PVC交货量约束、中间原料产量约束、中间原料库存约束、VCM合成速度约束、缓冲罐容量约束。

进一步地，所述总成本为库存成本、电耗成本、同一个聚合釜上不同产品型号切换成本、订单截止时间未完成生产的惩罚值之和。

进一步地，所述聚合釜生产任务安排约束包括：

其中，J为聚合釜的集合，T为时间的集合；S为产品型号的集合；

$\underset{s\&prime;\&Element;s\&prime;}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&Sigma;}}_{t\&prime;=t}^{t+\mathrm{pt}-1}{Y}_{\mathrm{js}\&prime;t\&prime;}\&le;M(1-Y_{\mathrm{jst}}),\&ForAll;j\&Element;J,s\&Element;S,t\&Element;T$

$\underset{s\&prime;\&Element;S}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&Sigma;}}_{t\&prime;=t+1}^{t+\mathrm{pt}-1}{Y}_{\mathrm{js}\&prime;t\&prime;}\&le;M(1-Y_{\mathrm{jst}}),\&ForAll;j\&Element;J,s\&Element;S,t\&Element;T$

其中，pt为聚合时间，M为一个足够大的正数；

所述产品型号切换费用约束包括：

${\mathrm{ch}}_{j,s1,s2,t_1{t}_2}\&GreaterEqual;Y_{j,s1,t1}+Y_{j,s2,t2}-1,\&ForAll;t1=t2-1,s1\&NotEqual;s2,j\&Element;J;$

$\begin{array}{c}{\mathrm{ch}}_{j,s1,s2,t_1{t}_2}\&GreaterEqual;Y_{j,s1,t1}+Y_{j,s2,t2}-{\mathrm{\&Sigma;}}_{t=t1+1}^{t2-1}{\mathrm{\&Sigma;}}_s{Y}_{\mathrm{jst}}-1,\&ForAll;t1<t2-\\ 1,s1\&NotEqual;s2,j\&Element;J;\end{array}$

所述PVC库存约束包括：

storagep_t＝storagep_t-1+∑_j∑_kρ_k*Y_jk(t-pt)*ca_j-supply_t；

${V_p}^{\mathrm{le}}\&le;{\mathrm{storagep}}_t\&le;{V_p}^{\mathrm{up}},\&ForAll;t\&Element;T;$

其中，storagep_t为时间t的PVC库存；supply_t为时刻t交货量；V_p ^up、V_p ^le为PVC库存的上下限；

所述PVC交货量约束包括：

supply_is≤R_is；

${\mathrm{supply}}_{\mathrm{is}}\&le;{\mathrm{\&Sigma;}}_{t\&prime;=1}^{d_i}{\mathrm{\&Sigma;}}_j{\mathrm{\&rho;}}_s*Y_{\mathrm{js}(t-\mathrm{pt})}*{\mathrm{ca}}_j-{\mathrm{\&Sigma;}}_{i\&prime;=1}^i{\mathrm{supply}}_{i\&prime;s};$

其中，supply_is为订单i的交货量，R_is为订单i中k产品的需求量；d_i为订单i的交货时间；

所述中间原料产量约束包括：

q_a ^le≤q_a≤q_a ^up；

其中，q_a为中间原料的单位时间产量；q_a ^le、q_a ^up分别为中间原料单位时间产量的上下限；

所述中间原料库存约束包括：

V_c ^le≤stoco≤V_c ^up；

其中，stoco为初始库存；V_c ^up和V_c ^le为中间原料仓库容量上下限；

所述VCM合成速度约束包括：

${\mathrm{fl}}^{\mathrm{le}}\&le;q_v\&le;{\mathrm{fl}}^{\mathrm{up}},\&ForAll;t\&Element;T;$

其中，q_v为VCM的单位时间需求量，fl^up和fl^le表示VCM单位时间产量上下限；

所述缓冲罐容量约束包括：

${\mathrm{storagev}}_t\&le;V_v,\&ForAll;t\&Element;T;$

其中，V_v为缓冲罐容量；TH表示整个调度周期的时间长度，Y_jst 0-1变量，值为1表示在时间t聚合釜j开始生产产品s，0-1变量，表示聚合釜j在t₁开始生产产品s，时间,t₂开始生产产品s′，如果 $Y_{j\stackrel{\&OverBar;}{s}t}=0,\&ForAll;\stackrel{\&OverBar;}{s},t_1<t<t_2,$ 则 ${\mathrm{ch}}_{j,s,s^{\&prime;},t_1,t_2}=1,$ 表示发生型号切换。

进一步地，所述总成本为C＝C₁+C₂+C₃+C₄；

其中， $C_1={\mathrm{\&omega;}}_c*[(\mathrm{stoco}-\mathrm{ua})*\mathrm{TH}+(q_a-\mathrm{ua})*\frac{(\mathrm{TH}-1)*\mathrm{TH}}{2}]+$ ${\mathrm{\&Sigma;}}_{t\&Element;T}{\mathrm{\&omega;}}_p*{\mathrm{storagec}}_p;$

C₂＝∑_t∈Tμ*min[ele(t),p]+μ′*max{0,∑_t∈T[(ele(t)-p]}；

$C_3={\mathrm{\&Sigma;}}_{t\&Element;T}{\mathrm{\&Sigma;}}_j{\mathrm{ch}}_{j,s1,s2,t_1{t}_2}*\mathrm{co};$

C₄＝∑_i∈I∑_s∈Sδ_s*(R_is-supply_is)；

其中，C为总成本，C₁为库存成本，ω_p和ω_c分别为单位PVC和中间原料库存成本，ua为中间原料用量；C₂为电耗成本，μ为工厂自供电价，μ′为外购电价，ele(t)＝E_e+∑_j∈JZ_jst*El_js，p和p′分别为厂内自供和外购电量上限，E_e为所述虚拟设备单位时间耗电量，El_js为聚合釜j生产产品s单位时间耗电量，Z_jst为二值变量，表示聚合釜j是否在使用，C₃为同一个聚合釜上不同产品型号切换对生产的影响，co为每次型号切换的惩罚值，C₄为订单截止时间未完成生产的惩罚值，δ_s为单位产品s的惩罚系数。

进一步地，所述S8包括：

根据公式五计算总成本的最小值，所述公式五为：minC＝min(C₁+C₂+C₃+C₄)，

s.t.聚合釜生产任务安排约束、产品型号切换费用约束、PVC库存约束、PVC交货量约束、中间原料产量约束、中间原料库存约束、VCM合成速度约束、缓冲罐容量约束。

进一步地，所述S8包括：

对C₂＝∑_t∈Tμ*min[ele(t),p]+μ′*max{0,∑_t∈T[(ele(t)-p]}进行线性化，得到minC₂＝min(μ*ele₁(t)+μ′*ele₂(t))，其中，ele₁(t)≥0、ele₂(t)≥0、ele₁(t)+ele₂(t)＝ele(t)、ele₁(t)≤p， ${\mathrm{ele}}_1\left(t\right)+{\mathrm{ele}}_2\left(t\right)\&le;p+p^{\&prime;},\&ForAll;t\&Element;T.$

进一步地，所述S9包括：

步骤D1：确定虚拟设备M_m以及构成此虚拟设备的单台设备集K＝{k₁,k₂,…,k_m}，m≥2和由其子集列构成的虚拟设备序列{M_t,t＝2,…,m}，虚拟设备M_m单位时间产量为q_s，t＝m，该虚拟设备由m台单台设备组成；

步骤D2：确定虚拟设备M_t在q_s单位时间产量段的表达式：E_s＝H_s+l_s*q_s；

步骤D3：如果t≤1，执行步骤D8，否则，执行步骤D4；

步骤D4：对于 $M_{t-1}=\left\{\right\{{H_i}^{\&prime;}\},\{{l_i}^{\&prime;}\},\{q_i^{\mathrm{le}\&prime;},q_i^{\mathrm{up}\&prime;}\left\}\right\},k\&Element;\{k_1,k_2,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,k_{t-1}\},i\&Element;\{\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n^{\&prime;}\},$ k_t的模型及参数 $E_{k_t}=H_{k_{t}i}+l_{k_{t}i}{q}_{\mathrm{ek}},q_{k_{t}i}^{\mathrm{le}}\&le;q_{\mathrm{ek}}\&le;q_{k_{t}i}^{\mathrm{up}},i\&Element;\{\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n_{k_t}\},$ 如果l_s＝l_i′且 $l_i^{\&prime;}\&le;l_{k_{t}i},$ 执行步骤D5，如果 $l_s=l_{k_{t}i}$ 且 $l_{k_{t}i}\&le;l_i^{\&prime;},$ 执行步骤D6；

步骤D5：计算单台设备k_t的单位时间产量q_t，其中，并计算虚拟设备M_t-1的单位时间产量q′，其中，执行步骤D7；

步骤D6：计算临时虚拟设备的单位时间产量计算单台设备k_t的单位时间产量执行步骤D7；

步骤D7：给t、q_s赋值，令t＝t-1；q_s＝q′，执行步骤D2；

步骤D8：输出每个单台设备的单位时间产量。

通过本发明提供的一种聚氯乙烯生产过程调度方法，能够降低生产PVC过程的能耗。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的电石法制聚氯乙烯的生成流程图；

图2是本发明实施例提供的一种聚氯乙烯生产过程调度方法流程图；

图3是本发明实施例提供的一种聚合釜工作模式示意图；

图4是本发明实施例提供的一种聚合釜型号切换示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供了一种聚氯乙烯生产过程调度方法，从建立单台设备分段线性模型开始，进一步建立由多台设备并行生产形成的虚拟设备过程模型，并建立聚合过程调度优化模型。以此为基础，建立全流程调度优化模型，并提出基于效率点选择的求解方法。图1示出了电石法制聚氯乙烯的生成流程图，在电石法制聚氯乙烯的生成过程中，电石和氯化氢为重点原料，在本发明实施例中，中间原料可以是电石也可以是氯化氢，针对电石和氯化氢的聚氯乙烯生产过程调度方法是相同的，针对电石和氯化氢分别用本发明实施例提供的一种聚氯乙烯生产过程调度方法进行处理。

本发明实施例提供了一种聚氯乙烯生产过程调度方法，参见图2，包括：

S1：根据聚氯乙烯PVC的需求量估算出VCM(氯乙烯单体)的需求量；

S2：根据公式一计算出VCM的单位时间需求量，所述公式一为q_v＝uv/TH，其中，q_v为VCM的单位时间需求量，uv为所述VCM的需求量，TH为整个调度周期的时间长度；

S3：根据公式二计算出中间原料的单位时间产量，所述公式二为q_a＝μ×q_v，其中，q_a为中间原料的单位时间产量，μ为中间原料的单位时间产量与VCM的单位时间需求量之比；

S4：根据单台设备的单位时间产量、单台设备生产中间原料的总能耗建立单台设备过程模型，所述单台设备过程模型满足：

$E_{\mathrm{ek}}=H_{\mathrm{eki}}+l_{\mathrm{eki}}{q}_{\mathrm{ek}},q_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{le}}{\&le;q}_{\mathrm{ek}}\&le;q_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{up}},i\&Element;\{\mathrm{1,2},...,n_{\mathrm{ek}}\},\&ForAll;k,$

其中，q_ek为第k台单台设备的单位时间产量，E_ek为第k台单台设备的单位时间产量为q_ek时的总能耗，H_eki为在第i个单位时间产量段中第k台单台设备生产一吨中间原料的能耗，l_eki为在第i个单位时间产量段中第k台单台设备的模型斜率，为在第i个单位时间产量段中第k台单台设备的单位时间产量的下限，为在第i个单位时间产量段中第k台单台设备的单位时间产量的上限，n_ek为单位时间产量段的段数，所述H_eki、l_eki、满足连续条件1和连续条件2，所述连续条件1为： $q_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{up}}=q_{\mathrm{eki}+1}^{\mathrm{le}},i\&Element;\{\mathrm{1,2},...,n_{\mathrm{ek}}-1\},\&ForAll;k,$ 所述连续条件2为： $H_{\mathrm{eki}+1}+l_{\mathrm{eki}+1}{q}_{\mathrm{eki}+1}^{\mathrm{le}}=H_{\mathrm{eki}}+l_{\mathrm{eki}}{q}_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{up}},\&ForAll;k,i;$

需要说明的是：单台设备的单位时间产量、单台设备生产每吨中间原料的能耗是预先获取的参数。

S5：根据所述每个单台设备的单台设备过程模型和单台设备总数得到虚拟设备的集合，其中，第个虚拟设备为第1台单台设备到第台单台设备的集合，虚拟设备的集合中包括：(z-1)个虚拟设备，z为单台设备的总数；

需要说明的是：本实施例中，将多台并行生产的单台设备当作一台虚拟设备来处理。

S6：根据公式三计算出每个虚拟设备的最佳效率点，所述公式三为： $\stackrel{\&OverBar;}{1}=\arg \left({\min }_i\right\{H_{\mathrm{eki}}/q_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{le}},(H_{{\mathrm{ekn}}_{\mathrm{ek}}}+l_{{\mathrm{ekn}}_{\mathrm{ek}}}{q}_{{\mathrm{ekn}}_{\mathrm{ek}}}^{\mathrm{up}})/q_{{\mathrm{ekn}}_{\mathrm{ek}}}^{\mathrm{up}}\left\}\right),$ 其中，为最佳效率点，为第k台设备最后一个分段表达式中的截距，为第k台设备最后一个分段表达式中的斜率，为第k台设备最大单位时间产量；

S7：根据公式四选择出待使用的虚拟设备，所述公式四为其中，为待使用的虚拟设备中单台设备的个数，q_a为所述中间原料的单位时间产量，为第个虚拟设备的最佳效率点；

S8：根据约束条件计算出总成本的最小值，获得满足最小总成本要求的虚拟设备的单位时间产量和各个聚合釜的工作安排；

需要说明的是：各个聚合釜的工作安排是指各个聚合釜在每个时间是否进行生产。

S9：根据所述选择出的虚拟设备和所述满足最小总成本要求的虚拟设备的单位时间产量，计算出所述选择出的虚拟设备中每个单台设备的单位时间产量。

其中，所述中间原料为电石或氯化氢。在生成过程调度时需要分别对电石和氯化氢采用本实施例的聚氯乙烯生产过程调度方法进行处理。

所述S5包括：

步骤B1：获取构成虚拟设备的单台设备集K＝{k₁,k₂,…,k_m,m≥2}的单台设备过程模型及其参数，记第k台单台设备的参数为 $M_k=\left\{\right\{H_{\mathrm{eki}}\},\{l_{\mathrm{eki}}\},\{q_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{le}},q_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{up}}\},i\&Element;\{\mathrm{1,2},...,n_{\mathrm{ek}}\left\}\right\},k\&Element;K;$ 设临时设备集K′＝{k′₁,k′₂}，记临时设备的过程模型与参数为 $M^{\&prime;}=\left\{\right\{H_i^{\&prime;}\},\{l_i^{\&prime;}\},\{q_i^{\mathrm{le}\&prime;},q_i^{\mathrm{up}\&prime;}\},i\&Element;\{\mathrm{1,2},...,n^{\&prime;}\left\}\right\},$ 给参数t赋初值，t＝1，其中，H′_i为在第i个单位时间产量段中临时设备生产一吨中间原料的能耗，l′_i为为在第i个单位时间产量段中临时设备的模型斜率，为在第i个单位时间产量段中临时设备的单位时间产量的下限，为在第i个单位时间产量段中临时设备的单位时间产量的上限；

步骤B2：给k′₁赋值，令k′₁＝k₁；

步骤B3：如果t＝m，执行步骤B23，否则，给k′₂赋值，令k′₂＝k_t+1；

步骤B4：获取临时设备M′的过程模型的所有单位时间产量段，其中，Ω＝Ω^du∪Ω^su，表示M′所有分段点的集合， ${\mathrm{\&Omega;}}^{\mathrm{du}}=\{q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{i}_1}^{\mathrm{le}},q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{n}_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}}}^{\mathrm{up}},i_1\&Element;\{\mathrm{1,2},...,n_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}}\left\}\right\}\&cup;\{q_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{i}_2}^{\mathrm{le}},q_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{i}_2}^{\mathrm{up}},i_2\&Element;$ $\{\mathrm{1,2},...,n_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}}\}\},$ 表示M′和k′₂的分段点，Ω^su＝{q＝q₁+q₂|q₁,q₂∈Ω^du}，即临时设备所有分段点两两求和；

步骤B5：对Ω中元素进行排序，并清除Ω中的重复元素，得到Ω＝{q_Ω1,q_Ω1,…,q_Ωτ}；

其中，用Ω＝sort(Ω)对Ω中元素进行排序，用Ω＝unique(Ω)清除Ω中的重复元素。

步骤B6：分别给参数s、ss、f赋初值，s＝1，ss＝1，f＝0；

步骤B7：分别给参数i、j赋初值，i＝1，j＝1；

步骤B8：如果s≤τ-2，执行步骤B9，如果s＝τ-1，执行步骤B12。如果s＝τ，执行步骤B22；

步骤B9：如果执行步骤B10，否则，执行步骤B11；

步骤B10：任取q_s∈[q_Ωs,q_Ωs+1)，如果有 $q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}i}^{\mathrm{le}}\&le;q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}i}<q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}i}^{\mathrm{up}}$ 且 $q_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}j}^{\mathrm{le}}\&le;q_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}j}<q_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}j}^{\mathrm{up}}$ 成立，则分别给f、g_f、w_f、j赋值，令f＝f+1，g_f＝i,w_f＝j，j＝j+1；

步骤B11：如果执行步骤B9，否则，执行步骤B16；

步骤B12：如果执行步骤B13，否则，执行步骤B14；

步骤B13：任取q_s∈[q_Ωs,q_Ωs+1)，如果 $q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}i}+q_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}j}=q_s,$ 有 $q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}i}^{\mathrm{le}}\&le;q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}i}\&le;q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}i}^{\mathrm{up}}$ 且 $q_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}j}^{\mathrm{le}}\&le;q_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}j}\&le;q_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}j}^{\mathrm{up}}$ 成立，则分别给f、g_f、w_f、j赋值，令f＝f+1，g_f＝i,w_f＝j，j＝j+1；

步骤B14：如果执行步骤B12，否则，执行步骤B15；

步骤B15：给参数u赋初值u＝1；

步骤B16：如果u≤f，执行步骤B17，否则，执行步骤B18；

步骤B17：如果 $l_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{w}_u}>l_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{g}_u},$ 则 $H_{s_u}^{\&prime;}=H_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{w}_u}+H_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{g}_u}+$ $(l_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u}-l_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{w}_u})*q_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u}^{\mathrm{le}},$ 或 $H_{s_u}^{\&prime;}=H_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}+H_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u}+(l_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}-l_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u})*$ $q_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}^{\mathrm{up}},l_{s_u}^{\&prime;}=l_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u};$ 如果 $l_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}<l_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u},H_{s_u}^{\&prime;}=H_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}+H_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u}+$ $(l_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}-l_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u})*q_{e{k}_1^{\&prime;}{w}_u}^{\mathrm{le}},$ 或 $H_{s_u}^{\&prime;}=H_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}+H_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u}+(l_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{g}_u}-$ $l_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{w}_u})*q_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u}^{\mathrm{up}},l_{s_u}^{\&prime;}=l_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u};$ 如果 $l_{e{k}_2^{\&prime;}{w}_u}=l_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u},H_{s_u}^{\&prime;}=H_{e{k_2^{\&prime;}}_{}{w}_u}+$ $H_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u},l_{s_u}^{\&prime;}=l_{e{k}_1^{\&prime;}{g}_u};E_{s_u}^{\&prime;}=E_{e{k}_1^{\&prime;}}+E_{e{k}_2^{\&prime;}},u=u+1;$ 执行步骤B16；

步骤B18：求得的最小值，记 $E_s^{\&prime;}={\min }_u{E}_{s_u}^{\&prime;},H_s^{\&prime;}=H_{s_u}^{\&prime;},l_s^{\&prime;}=l_{s_u}^{\&prime;},$ $q_s^{\mathrm{le}\&prime;}=q_{\mathrm{\&Omega;s}},q_s^{\mathrm{up}\&prime;}=q_{\mathrm{\&Omega;s}+1};$

步骤B19：如果s≥2，执行步骤B20，否则执行步骤B21；

步骤B20：如果l′_ss＝l′_ss-1，则进行参数合并：l′_ss＝l′_ss-1,H′_ss＝H′_ss-1,ss＝ss-1；同时对Ω中的相应区间进行合并： $q_{\mathrm{ss}}^{\mathrm{up}\&prime;}=q_{\mathrm{\&Omega;s}+1};$ 得模型M′的最终参数 $M^{\&prime;}=\left\{\right\{H_i^{\&prime;}\},\{l_i^{\&prime;}\},\{q_i^{\mathrm{le}\&prime;},q_i^{\mathrm{up}\&prime;}\},i\&Element;$ $\{\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,\mathrm{ss}\}\};$

步骤B21：给s、ss赋值，令s＝s+1，ss＝ss+1，执行步骤B7；

步骤B22：给k′₁、t赋值，令k′₁＝K′,t＝t+1，执行步骤B3；

步骤B23：得到M′，M′即为虚拟设备过程模型及其参数。

所述约束条件包括：聚合釜生产任务安排约束、产品型号切换费用约束、PVC库存约束、PVC交货量约束、中间原料产量约束、中间原料库存约束、VCM合成速度约束、缓冲罐容量约束。

所述总成本为库存成本、电耗成本、同一个聚合釜上不同产品型号切换成本、订单截止时间未完成生产的惩罚值之和。

本实施例中基于离散时间表示方法建模。离散时间轴如图3所示，数字表示离散时刻点，任务开始、结束、模式变化均在时刻点发生。TH表示整个调度周期的时间长度，s1、s2、s3分别表示三次聚合过程。

聚合釜生产调度优化的决策变量有：

1)Y_jst0-1变量，值为1表示在时间t聚合釜j开始生产产品s。如图3所示，在时刻1聚合釜j开始生产s1型号的产品，即时刻4生产结束，聚合周期为3个离散时间单位。同理，

2)0-1变量，表示聚合釜j在t₁开始生产产品s，时间,t₂开始生产产品s′，如果则表示发生型号切换。在图3中，产品型号由s2到s3的切换可以看做发生在时刻6到12之间某个时刻，即同理，

针对聚合釜生产任务安排约束，在聚合过程中，同一时间同一聚合釜只能安排一种产品生产。这个约束包含两个方面条件：同一个时间同一个聚合釜只能有一个型号的产品开始生产，由约束条件1表示；在当前生产完成之前，聚合釜不能安排其他生产，分别由约束条件2和约束条件3表示。

所述聚合釜生产任务安排约束包括：

约束条件1： ${\mathrm{\&Sigma;}}_{s\&Element;S}{Y}_{\mathrm{jst}}\&le;1,\&ForAll;j\&Element;J,t\&Element;T;$

其中，J为聚合釜的集合，T为时间的集合；S为产品型号的集合；

约束条件2： ${\mathrm{\&Sigma;}}_{s^{\&prime;}\&Element;s^{\&prime;}}{\mathrm{\&Sigma;}}_{t^{\&prime;}=t}^{t+\mathrm{pt}-1}{Y}_{j{s}^{\&prime;}{t}^{\&prime;}}\&le;M(1-Y_{\mathrm{jst}}),\&ForAll;j\&Element;J,s\&Element;S,t\&Element;T;$

约束条件3： ${\mathrm{\&Sigma;}}_{s^{\&prime;}\&Element;S}{\mathrm{\&Sigma;}}_{t^{\&prime;}=t+1}^{t+\mathrm{pt}-1}{Y}_{j{s}^{\&prime;}{t}^{\&prime;}}\&le;M(1-Y_{\mathrm{jst}}),\&ForAll;j\&Element;J,s\&Element;S,t\&Element;T;$

其中，pt为聚合时间，M为一个足够大的正数，也就是说M是一个能够保证约束条件2和约束条件3的不等式成立的正数；

所述产品型号切换费用约束包括：

约束条件4：

${\mathrm{ch}}_{j,s1,s2,t_1,t_2}\&GreaterEqual;Y_{j,s1,t1}+Y_{j,s2,t2}-1,\&ForAll;t1=t2-1,s1\&NotEqual;s2,j\&Element;J;$

约束条件5：

$\begin{array}{c}{\mathrm{ch}}_{j,s1,s2,t_1{t}_2}\&GreaterEqual;Y_{j,s1,t1}+Y_{j,s2,t2}-{\mathrm{\&Sigma;}}_{t=t1+1}^{t2-1}{\mathrm{\&Sigma;}}_s{Y}_{\mathrm{jst}}-1,\&ForAll;t1<t2-\\ 1,s1\&NotEqual;s2,j\&Element;J;\end{array}$

约束条件4和约束条件5分别表示了聚合釜型号切换的两种情况。约束条件4表示第一种产品生产周期为一个离散时间间隔，且第一种产品生产结束后立即安排另一种产品生产。如图4，

约束条件5表示其他情况，从图4中可以看到，约束条件5只有在右边前两项取1，第三项取0时，才取1。在图4中，

针对PVC库存约束：PVC生产之后存放到仓库里，交货时从仓库中取出，认为不同型号产品共用一个仓库。

所述PVC库存约束包括：

约束条件6：

storagep_t＝storagep_t-1+∑_j∑_kρ_k*Y_jk(t-pt)*ca_j-supply_t；

上式表示时刻t的库存量等于上一时刻的库存量与t时刻生产量之和减去交货。上式的第二项为PVC的产量，即该时刻所有的聚合釜出料量之和。

${V_p}^{\mathrm{le}}\&le;{\mathrm{storagep}}_t\&le;{V_p}^{\mathrm{up}},\&ForAll;t\&Element;T;$

其中，storagep_t为时间t的PVC库存；supply_t为时刻t交货量；V_p ^up、V_p ^le为PVC库存的上下限；

针对PVC交货量约束，交货量应满足订单要求，并受到库存量的制约。

所述PVC交货量约束包括：

约束条件7：

supply_is≤R_is；

约束条件8：

${\mathrm{supply}}_{\mathrm{is}}\&le;{\mathrm{\&Sigma;}}_{t^{\&prime;}=1}^{d_i}{\mathrm{\&Sigma;}}_j{\mathrm{\&rho;}}_s*Y_{\mathrm{js}(t-\mathrm{pt})}*{\mathrm{ca}}_j-{\mathrm{\&Sigma;}}_{i^{\&prime;}=1}^i{\mathrm{supply}}_{i^{\&prime;}s};$

其中，supply_is为订单i的交货量，R_is为订单i中k产品的需求量；d_i为订单i的交货时间；

约束条件7表示交货量不应超过订单量，但在交货量小于订单量即不能按时完成订单时，给目标函数加一个惩罚值。约束条件8表示交货量小于此时刻的库存量。公式右边表示：截止到交货时刻d_i聚合釜出料的总量减去这笔订单之前所有订单的交货量之和，即为该时刻的库存量。

针对中间原料产量约束，电石和氯化氢单位时间产量大小应限制在一定范围内；

所述中间原料产量约束包括：

约束条件9：

q_a ^le≤q_a≤q_a ^up；

其中，q_a为中间原料的单位时间产量；q_a ^le、q_a ^up分别为中间原料单位时间产量的上下限；

针对中间原料库存约束，中间原料库存等于中间原料生产量减去中间原料消耗量。由于中间原料生产和加工需要一定时间，为了保持生产的连续性，中间原料应有一定初始库存和库存上下限，可通过中间原料单位时间耗用估算。由于单位时间产量和用量大小恒定，库存大小表现为随时间单调增加或减小。

所述中间原料库存约束包括：

约束条件10：

V_c ^le≤stoco≤V_c ^up；

V_c ^le≤stoco-ua+(q_a-ua)(TH-1)≤V_c ^up；

其中，stoco为初始库存；V_c ^up和V_c ^le为中间原料仓库容量上下限；q_a为中间原料的单位时间产量，ua为中间原料用量。

针对VCM合成速度约束，VCM合成转化在列管式反应器中进行，由于反应器的催化剂容量对乙炔和氯化氢的反应速度有限制，用fl^up和fl^le表示VCM单位时间产量上下限。

所述VCM合成速度约束包括：

约束条件11：

${\mathrm{fl}}^{\mathrm{le}}\&le;q_v\&le;{\mathrm{fl}}^{\mathrm{up}},\&ForAll;t\&Element;T;$

其中，q_v为VCM的单位时间需求量，fl^up和fl^le表示VCM单位时间产量上下限；

所述缓冲罐容量约束包括：

约束条件12：

${\mathrm{storgev}}_t\&le;V_v,\&ForAll;t\&Element;T;$

其中，V_v为缓冲罐容量，storagev_t满足：uv_t＝∑_j∈JY_jkt*ca_j，Rec_t＝∑_j∈J(1-ρ_k)*Y_jk(t-pt)*ca_j, $\&ForAll;t\&Element;T,$ ${\mathrm{storagev}}_t={\mathrm{storagev}}_{t-1}+$ $q_v+{\mathrm{Rec}}_t-{\mathrm{uv}}_t,\&ForAll;t\&GreaterEqual;1,$ uv_t为VCM的用量，ca_j表示聚合釜的加料量，Rec_t为回收量即没有转化的VCM量，ρ_k为产品k的转化率；Y_jk(t-pt)＝1表示在开始生产pt个时间段后，聚合过程结束，即出料。生产得到的VCM存放到缓冲罐中，时刻t缓冲罐中的VCM总量等于上一时刻缓冲罐的存储量加时刻t的产量和回收量，再减去该时刻聚合的用量。

其中，TH表示整个调度周期的时间长度，Y_jst 0-1变量，值为1表示在时间t聚合釜j开始生产产品s，0-1变量，表示聚合釜j在t₁开始生产产品s，时间,t₂开始生产产品s′，如果 $Y_{j\stackrel{\&OverBar;}{s}t}=0,\&ForAll;\stackrel{\&OverBar;}{s},t_1<t<t_2,$ 则 ${\mathrm{ch}}_{j,s,s^{\&prime;},t_1,t_2}=1,$ 表示发生型号切换。

另外，VCM合成反应中，乙炔与氯化氢摩尔用量成比例，因此乙炔生产也应与氯化氢生产成比例。

调度的目标为成本最小。成本包括：库存成本、电耗成本、同一个聚合釜上不同产品型号切换对生产的影响、订单截止时间未完成生产的惩罚值。由于生产一定量产品所需原料可近似为固定值，其成本与消耗迟早没有关系，所以不考虑原料的成本；VCM合成过程成本一般只有电石生产的5％以下，对调度方案影响很小，故忽略不计。

所述总成本为C＝C₁+C₂+C₃+C₄；

其中， $C_1={\mathrm{\&omega;}}_c*[(\mathrm{stoco}-\mathrm{ua})*\mathrm{TH}+(q_a-\mathrm{ua})*\frac{(\mathrm{TH}-1)*\mathrm{Th}}{2}]+$ ${\mathrm{\&Sigma;}}_{t\&Element;T}{\mathrm{\&omega;}}_p*{\mathrm{storagec}}_p;$

C₂＝∑_t∈Tμ*min[ele(t)，p]+μ′*max{0，∑_t∈T[(ele(t)-p]}；

$C_3={\mathrm{\&Sigma;}}_{t\&Element;T}{\mathrm{\&Sigma;}}_j{\mathrm{ch}}_{j,s1,s2,t_1{t}_2}*\mathrm{co};$

C₄＝∑_i∈I∑_s∈Sδ_s*(R_is-supply_is)；

其中，C为总成本，C₁为库存成本，ω_p和ω_c分别为单位PVC和中间原料库存成本，ua为中间原料用量；C₂为电耗成本，μ为工厂自供电价，μ′为外购电价，ele(t)≤p+p′，ele(t)＝E_z+∑_j∈JZ_jst*El_js，ele(t)表示生产用电，p和p′分别为厂内自供和外购电量上限，E_z为所有虚拟设备单位时间耗电量，El_js为聚合釜j生产产品s单位时间耗电量，Z_jst为二值变量，表示聚合釜j是否在使用，C₃为同一个聚合釜上不同产品型号切换对生产的影响，co为每次型号切换的惩罚值，C₄为订单截止时间未完成生产的惩罚值，δ_s为单位产品s的惩罚系数。

针对C₂为电耗成本，生产用电不能超过供电限制：

$\mathrm{ele}\left(t\right)\&le;p+p^{\&prime;},\&ForAll;t\&Element;T;$

其中，ele(t)＝E_z+∑_j∈JZ_jst*El_js，p和p′分别为厂内自供和外购电量上限，E_z表示所有虚拟设备单位时间耗电量，即虚拟电解槽单位时间耗电量与虚拟电石炉单位时间耗电量之和。∑_j∈JZ_jst*El_js表示VCM聚合耗电。

Z_jst满足：Z_jst≥Y_jst′，t′≤t≤t′+pt-1。

所述S8包括：

根据公式五计算总成本的最小值，所述公式五为：minC＝min(C₁+C₂+C₃+C₄)，

s.t.聚合釜生产任务安排约束、产品型号切换费用约束、PVC库存约束、PVC交货量约束、中间原料产量约束、中间原料库存约束、VCM合成速度约束、缓冲罐容量约束。

所述S8包括：

对C₂＝∑_t∈Tμ*min[ele(t)，p]+μ′*max{0，∑_t∈T[(ele(t)-p]}进行线性化，得到minC₂＝min(μ*ele₁(t)+μ′*ele₂(t))，其中，ele₁(t)≥0、ele₂(t)≥0、ele₁(t)+ele₂(t)＝ele(t)、ele₁(t)≤p，ele₁(t)+ele₂(t)≤p+p′，

所述S9包括：

步骤D1：确定虚拟设备M_m以及构成此虚拟设备的单台设备集K＝{k₁，k₂，…，k_m}，m≥2和由其子集列构成的虚拟设备序列{M_t，t＝2，…，m}，虚拟设备M_m单位时间产量为q_s，t＝m，该虚拟设备由m台单台设备组成；

步骤D2：确定虚拟设备M_t在q_s单位时间产量段的表达式：E_s＝H_s+l_s*q_s；

步骤D3：如果t≤1，执行步骤D8，否则，执行步骤D4；

步骤D4：对于 $M_{t-1}=\left\{\right\{{H_i}^{\&prime;}\},\{{l_i}^{\&prime;}\},\{q_i^{{\mathrm{le}}^{\&prime;}},q_i^{{\mathrm{up}}^{\&prime;}}\left\}\right\},k\&Element;\{k_1,k_2,...,k_{t-1}\},i\&Element;\{\mathrm{1,2},...,n^{\&prime;}\},$ k_t的模型及参数 $E_{k_t}=H_{k_{t}i}+l_{k_{t}i}{q}_{\mathrm{ek}},q_{k_{t}i}^{\mathrm{le}}\&le;q_{\mathrm{ek}}\&le;q_{k_{t}i}^{\mathrm{up}},i\&Element;\{\mathrm{1,2},...,n_{k_t}\},$ 如果l_s＝l_i′且执行步骤D5，如果且执行步骤D6；

步骤D5：计算单台设备k_t的单位时间产量q_t，其中，并计算虚拟设备M_t-1的单位时间产量q′，其中，执行步骤D7；

步骤D6：计算临时虚拟设备的单位时间产量计算单台设备k_t的单位时间产量执行步骤D7；

步骤D7：给t、q_s赋值，令t＝t-1；q_s＝q′，执行步骤D2；

步骤D8：输出每个单台设备的单位时间产量。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个······”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同因素。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储在计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质中。

最后需要说明的是：以上所述仅为本发明的较佳实施例，仅用于说明本发明的技术方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种聚氯乙烯生产过程调度方法，其特征在于，包括：

S1：根据聚氯乙烯PVC的需求量估算出氯乙烯单体VCM的需求量；

S2：根据公式一计算出VCM的单位时间需求量，所述公式一为q_v＝uv/TH，其中，q_v为VCM的单位时间需求量，uv为所述VCM的需求量，TH为整个调度周期的时间长度；

S3：根据公式二计算出中间原料的单位时间产量，所述公式二为q_a＝μ×q_v，其中，q_a为中间原料的单位时间产量，μ为中间原料的单位时间产量与VCM的单位时间需求量之比；

S4：根据单台设备的单位时间产量、单台设备生产中间原料的总能耗建立单台设备过程模型，所述单台设备过程模型满足：

$E_{\mathrm{ek}}=H_{\mathrm{eki}}+l_{\mathrm{eki}}{q}_{\mathrm{ek}},q_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{le}}\&le;q_{\mathrm{ek}}\&le;q_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{up}},i\&Element;\{\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n_{\mathrm{ek}}\},\&ForAll;k,$

其中，q_ek为第k台单台设备的单位时间产量，E_ek为第k台单台设备的单位时间产量为q_ek时的总能耗，H_eki为在第i个单位时间产量段中第k台单台设备生产一吨中间原料的能耗，l_eki为在第i个单位时间产量段中第k台单台设备的模型斜率，为在第i个单位时间产量段中第k台单台设备的单位时间产量的下限，为在第i个单位时间产量段中第k台单台设备的单位时间产量的上限，n_ek为单位时间产量段的段数，所述H_eki、l_eki、满足连续条件1和连续条件2，所述连续条件1为： $q_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{up}}=q_{\mathrm{eki}+1}^{\mathrm{le}},i\&Element;\{\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n_{\mathrm{ek}}-1\},\&ForAll;k,$ 所述连续条件2为： $H_{\mathrm{eki}+1}+l_{\mathrm{eki}+1}{q}_{\mathrm{eki}+1}^{\mathrm{le}}=H_{\mathrm{eki}}+l_{\mathrm{eki}}{q}_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{up}},\&ForAll;k,i;$

S5：根据所述每个单台设备的单台设备过程模型和单台设备总数得到虚拟设备的集合，其中，第个虚拟设备为第1台单台设备到第台单台设备的集合，虚拟设备的集合中包括：(z-1)个虚拟设备，z为单台设备的总数；

S6：根据公式三计算出每个虚拟设备的最佳效率点，所述公式三为： $\stackrel{\&OverBar;}{1}=\arg \left({\min }_i\right\{H_{\mathrm{eki}}/q_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{le}},(H_{{\mathrm{ekn}}_{\mathrm{ek}}}+l_{{\mathrm{ekn}}_{\mathrm{ek}}}{q}_{{\mathrm{ekn}}_{\mathrm{ek}}}^{\mathrm{up}})/q_{{\mathrm{ekn}}_{\mathrm{ek}}}^{\mathrm{up}}\left\}\right),$ 其中，为最佳效率点，为第k台设备最后一个分段表达式中的截距，为第k台设备最后一个分段表达式中的斜率，为第k台设备最大单位时间产量；

S7：根据公式四选择出待使用的虚拟设备，所述公式四为其中，为待使用的虚拟设备中单台设备的个数，q_a为所述中间原料的单位时间产量，为第个虚拟设备的最佳效率点；

S8：根据约束条件计算出总成本的最小值，获得满足最小总成本要求的虚拟设备的单位时间产量和各个聚合釜的工作安排；

S9：根据所述选择出的虚拟设备和所述满足最小总成本要求的虚拟设备的单位时间产量，计算出所述选择出的虚拟设备中每个单台设备的单位时间产量；

其中，所述中间原料为电石或氯化氢。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S5包括：

步骤B1：获取构成虚拟设备的单台设备集K＝{k₁,k₂,…,k_m,m≥2}的单台设备过程模型及其参数，记第k台单台设备的参数为 $M_k=\left\{\right\{H_{\mathrm{eki}}\},\{l_{\mathrm{eki}}\},\{q_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{le}},q_{\mathrm{eki}}^{\mathrm{up}}\},i\&Element;\{\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;n_{\mathrm{ek}}\left\}\right\},k\&Element;K;$ 设临时设备集K′＝{k′₁,k′₂}，记临时设备的过程模型与参数为 $M^{\&prime;}=\left\{\right\{H_i^{\&prime;}\},\{l_i^{\&prime;}\},\{q_i^{\mathrm{le}\&prime;},q_i^{\mathrm{up}\&prime;}\},i\&Element;\{\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n^{\&prime;}\left\}\right\},$ 给参数t赋初值，t＝1，其中，H′_i为在第i个单位时间产量段中临时设备生产一吨中间原料的能耗，l′_i为为在第i个单位时间产量段中临时设备的模型斜率，为在第i个单位时间产量段中临时设备的单位时间产量的下限，为在第i个单位时间产量段中临时设备的单位时间产量的上限；

步骤B2：给k′₁赋值，令k′₁＝k₁；

步骤B3：如果t＝m，执行步骤B23，否则，给k′₂赋值，令k′₂＝k_t+1；

步骤B4：获取临时设备M′的过程模型的所有单位时间产量段，其中，Ω＝Ω^du∪Ω^su，表示M′所有分段点的集合， ${\mathrm{\&Omega;}}^{\mathrm{du}}=\{q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{i}_1}^{\mathrm{le}},q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{n}_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}}}^{\mathrm{up}},i_1\&Element;\{\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}}\left\}\right\}\&cup;\{q_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{i}_2}^{\mathrm{le}},q_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{n}_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}}}^{\mathrm{up}},i_2\&Element;$ $\{\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}}\}\},$ 表示M′和k′₂的分段点，Ω^su＝{q＝q₁+q₂|q₁,q₂∈Ω^du}，即临时设备所有分段点两两求和；

步骤B5：对Ω中元素进行排序，并清除Ω中的重复元素，得到Ω＝{q_Ω1,q_Ω1,…,q_Ωτ}；

步骤B6：分别给参数s、ss、f赋初值，s＝1，ss＝1，f＝0；

步骤B7：分别给参数i、j赋初值，i＝1，j＝1；

步骤B8：如果s≤τ-2，执行步骤B9，如果s＝τ-1，执行步骤B12，如果s＝τ，执行步骤B22；

步骤B9：如果执行步骤B10，否则，执行步骤B11；

步骤B10：任取q_s∈[q_Ωs,q_Ωs+1)，如果有 $q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}i}^{\mathrm{le}}\&le;q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}i}<q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}i}^{\mathrm{up}}$ 且 $q_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}j}^{\mathrm{le}}\&le;q_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}j}<q_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}j}^{\mathrm{up}}$ 成立，则分别给f、g_f、w_f、j赋值，令f＝f+1，g_f＝i,w_f＝j，j＝j+1；

步骤B11：如果执行步骤B9，否则，执行步骤B16；

步骤B12：如果执行步骤B13，否则，执行步骤B14；

步骤B13：任取q_s∈[q_Ωs,q_Ωs+1)，如果 $q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}i}+q_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}j}=q_s,$ 有 $q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}i}^{\mathrm{le}}\&le;q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}i}\&le;q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}i}^{\mathrm{up}}$ 且 $q_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}j}^{\mathrm{le}}\&le;q_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}j}\&le;q_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}j}^{\mathrm{up}}$ 成立，则分别给f、g_f、w_f、j赋值，令f＝f+1，g_f＝i,w_f＝j，j＝j+1；

步骤B14：如果执行步骤B12，否则，执行步骤B15；

步骤B15：给参数u赋初值u＝1；

步骤B16：如果u≤f，执行步骤B17，否则，执行步骤B18；

步骤B17：如果 $l_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{w}_u}>l_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{g}_u},$ 则 $H_{s_u}^{\&prime;}=H_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{w}_u}+H_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{g}_u}+$ $(l_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{g}_u}-l_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{w}_u})*q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{g}_u}^{\mathrm{le}},$ 或 $H_{s_u}^{\&prime;}=H_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{w}_u}+H_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{g}_u}+(l_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{w}_u}-l_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{g}_u})*$ $q_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{w}_u}^{\mathrm{up}},l_{s_u}^{\&prime;}=l_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{g}_u};$ 如果 $l_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{w}_u}<l_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{g}_u},H_{s_u}^{\&prime;}=H_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{w}_u}+H_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{g}_u}+$ $(l_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{w}_u}-l_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{g}_u})*q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{w}_u}^{\mathrm{le}},$ 或 $H_{s_u}^{\&prime;}=H_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{w}_u}+H_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{g}_u}+(l_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{g}_u}-$ $l_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{w}_u})*q_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{g}_u}^{\mathrm{up}},l_{s_u}^{\&prime;}=l_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{w}_u};$ 如果 $l_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{w}_u}=l_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{g}_u},H_{s_u}^{\&prime;}=H_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}{w}_u}+$ $H_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{g}_u},l_{s_u}^{\&prime;}=l_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}{g}_u};E_{s_u}^{\&prime;}=E_{{\mathrm{ek}}_1^{\&prime;}}+E_{{\mathrm{ek}}_2^{\&prime;}},$ u＝u+1；执行步骤B16；

步骤B18：求得的最小值，记 $E_s^{\&prime;}={\min }_u{E}_{s_u}^{\&prime;},$ $H_s^{\&prime;}=H_{s_u}^{\&prime;},$ $l_s^{\&prime;}=l_{s_u}^{\&prime;},$ $q_s^{\mathrm{le}\&prime;}=q_{\mathrm{\&Omega;s}},$ $q_s^{\mathrm{up}\&prime;}=q_{\mathrm{\&Omega;s}+1};$

步骤B19：如果s≥2，执行步骤B20，否则执行步骤B21；

步骤B20：如果l′_ss＝l′_ss-1，则进行参数合并：l′_ss＝l′_ss-1,H′_ss＝H′_ss-1,ss＝ss-1；同时对Ω中的相应区间进行合并： $q_{\mathrm{ss}}^{\mathrm{up}\&prime;}=q_{\mathrm{\&Omega;s}+1};$ 得模型M′的最终参数 $M^{\&prime;}=\left\{\right\{H_i^{\&prime;}\},\{l_i^{\&prime;}\},\{q_i^{\mathrm{le}\&prime;},q_i^{\mathrm{up}\&prime;}\},i\&Element;$ $\{\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,\mathrm{ss}\}\};$

步骤B21：给s、ss赋值，令s＝s+1，ss＝ss+1，执行步骤B7；

步骤B22：给k′₁、t赋值，令k′₁＝K′,t＝t+1，执行步骤B3；

步骤B23：得到M′，M′即为虚拟设备过程模型及其参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述约束条件包括：聚合釜生产任务安排约束、产品型号切换费用约束、PVC库存约束、PVC交货量约束、中间原料产量约束、中间原料库存约束、VCM合成速度约束、缓冲罐容量约束。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述总成本为库存成本、电耗成本、同一个聚合釜上不同产品型号切换成本、订单截止时间未完成生产的惩罚值之和。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

所述聚合釜生产任务安排约束包括：

其中，J为聚合釜的集合，T为时间的集合；S为产品型号的集合；

$\underset{s^{\&prime;}{\&Element;s}^{\&prime;}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&Sigma;}}_{t^{\&prime;}=t}^{t+\mathrm{pt}-1}{y}_{{\mathrm{js}}^{\&prime;}{t}^{\&prime;}}\&le;M(1-Y_{\mathrm{jst}}),\&ForAll;j\&Element;J,s\&Element;S,t\&Element;T$

$\underset{s^{\&prime;}\&Element;S}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&Sigma;}}_{t^{\&prime;}=t+1}^{t+\mathrm{pt}-1}{y}_{{\mathrm{js}}^{\&prime;}{t}^{\&prime;}}\&le;M(1-Y_{\mathrm{jst}}),\&ForAll;j\&Element;J,s\&Element;S,t\&Element;T$

其中，pt为聚合时间，M为一个足够大的正数；

所述产品型号切换费用约束包括：

${\mathrm{ch}}_{j,s1,s2,t_1{t}_2}\&GreaterEqual;Y_{j,s1,t1}+Y_{j,s2,t2}-1,\&ForAll;t1=t2-1,s1\&NotEqual;s2,j\&Element;J;$

$\begin{array}{c}{\mathrm{ch}}_{j,s1,s2,t_1{t}_2}\&GreaterEqual;Y_{j,s1,t1}+Y_{j,s2,t2}-{\mathrm{\&Sigma;}}_{t=t1+1}^{t2-1}{\mathrm{\&Sigma;}}_s{Y}_{\mathrm{jst}}-1,\&ForAll;t1<t2-\\ 1,s1\&NotEqual;s2,j\&Element;J;\end{array}$

所述PVC库存约束包括：

storagep_t＝storagep_t-1+∑_j∑_kρ_k*Y_jk(t-pt)*ca_j-supply_t；

${V_p}^{\mathrm{le}}\&le;{\mathrm{storagep}}_t\&le;{V_p}^{\mathrm{up}},\&ForAll;t\&Element;T;$

其中，storagep_t为时间t的PVC库存；supply_t为时刻t交货量；V_p ^up、V_p ^le为PVC库存的上下限；

所述PVC交货量约束包括：

supply_is≤R_is；

$\begin{array}{cc}{\mathrm{supply}}_{\mathrm{is}}\&le;{\mathrm{\&Sigma;}}_{t^{\&prime;}=1}^{d_i}{\mathrm{\&Sigma;}}_j& {\mathrm{\&rho;}}_s*Y_{\mathrm{js}(t-\mathrm{pt})}*{\mathrm{ca}}_j-{\mathrm{\&Sigma;}}_{i^{\&prime;}=1}^i{\mathrm{supply}}_{i^{\&prime;}s};\end{array}$

其中，supply_is为订单i的交货量，R_is为订单i中k产品的需求量；d_i为订单i的交货时间；

所述中间原料产量约束包括：

q_a ^le≤q_a≤q_a ^up；

其中，q_a为中间原料的单位时间产量；q_a ^le、q_a ^up分别为中间原料单位时间产量的上下限；

所述中间原料库存约束包括：

V_c ^le≤stoco≤V_c ^up；

其中，stoco为初始库存；V_c ^up和V_c ^le为中间原料仓库容量上下限；

所述VCM合成速度约束包括：

${\mathrm{fl}}^{\mathrm{le}}\&le;q_v\&le;{\mathrm{fl}}^{\mathrm{up}},\&ForAll;t\&Element;T;$

其中，q_v为VCM的单位时间需求量，fl^up和fl^le表示VCM单位时间产量上下限；

所述缓冲罐容量约束包括：

${\mathrm{storagev}}_t\&le;V_v,\&ForAll;t\&Element;T;$

其中，V_v为缓冲罐容量；TH表示整个调度周期的时间长度，Y_jst 0-1变量，值为1表示在时间t聚合釜j开始生产产品s，0-1变量，表示聚合釜j在t₁开始生产产品s，时间,t₂开始生产产品s′，如果 $Y_{j\stackrel{\&OverBar;}{s}t}=0,\&ForAll;\stackrel{\&OverBar;}{s},t_1<t<t_2,$ 则 ${\mathrm{ch}}_{j,s,s^{\&prime;},t_1,t_2}=1,$ 表示发生型号切换。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述总成本为C＝C₁+C₂+C₃+C₄；

其中， $C_1={\mathrm{\&omega;}}_c*[(\mathrm{stoco}-\mathrm{ua})*\mathrm{TH}+(q_a-\mathrm{ua})*\frac{(\mathrm{TH}-1)*\mathrm{TH}}{2}]+$ ${\mathrm{\&Sigma;}}_{t\&Element;T}{\mathrm{\&omega;}}_p*{\mathrm{storagec}}_p;$

C₂＝∑_t∈Tμ*min[ele(t),p]+μ′*max{0,∑_t∈T[(ele(t)-p]}；

$C_3={\mathrm{\&Sigma;}}_{t\&Element;T}{\mathrm{\&Sigma;}}_j{\mathrm{ch}}_{j,s1,s2,t_1{t}_2}*\mathrm{co};$

$C_4={\mathrm{\&Sigma;}}_{i\&Element;I}{\mathrm{\&Sigma;}}_{s\&Element;S}{\mathrm{\&delta;}}_s*(R_{\mathrm{is}}-{\mathrm{supply}}_{\mathrm{is}});$

其中，C为总成本，C₁为库存成本，ω_p和ω_c分别为单位PVC和中间原料库存成本，ua为中间原料用量；C₂为电耗成本，μ为工厂自供电价，μ′为外购电价，ele(t)＝E_e+∑_j∈JZ_jst*El_js，p和p′分别为厂内自供和外购电量上限，E_e为所述虚拟设备单位时间耗电量，El_js为聚合釜j生产产品s单位时间耗电量，Z_jst为二值变量，表示聚合釜j是否在使用，C₃为同一个聚合釜上不同产品型号切换对生产的影响，co为每次型号切换的惩罚值，C₄为订单截止时间未完成生产的惩罚值，δ_s为单位产品s的惩罚系数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述S8包括：

根据公式五计算总成本的最小值，所述公式五为：minC＝min(C₁+C₂+C₃+C₄)，

s.t.聚合釜生产任务安排约束、产品型号切换费用约束、PVC库存约束、PVC交货量约束、中间原料产量约束、中间原料库存约束、VCM合成速度约束、缓冲罐容量约束。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述S8包括：

对C₂＝∑_t∈Tμ*min[ele(t),p]+μ′*max{0,∑_t∈T[(ele(t)-p]}进行线性化，得到minC₂＝min(μ*ele₁(t)+μ′*ele₂(t))，其中，ele₁(t)≥0、ele₂(t)≥0、ele₁(t)+ele₂(t)＝ele(t)、ele₁(t)≤p， ${\mathrm{ele}}_1\left(t\right)+{\mathrm{ele}}_2\left(t\right)\&le;p+p^{\&prime;},\&ForAll;t\&Element;T.$

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述S9包括：

步骤D1：确定虚拟设备M_m以及构成此虚拟设备的单台设备集K＝{k₁,k₂,…,k_m}，m≥2和由其子集列构成的虚拟设备序列{M_t,t＝2,…,m}，虚拟设备M_m单位时间产量为q_s，t＝m，该虚拟设备由m台单台设备组成；

步骤D2：确定虚拟设备M_t在q_s单位时间产量段的表达式：E_s＝H_s+l_s*q_s；

步骤D3：如果t≤1，执行步骤D8，否则，执行步骤D4；

步骤D4：对于 $M_{t-1}=\left\{\right\{{H_i}^{\&prime;}\},\{{l_i}^{\&prime;}\},\{q_i^{{\mathrm{le}}^{\&prime;}},q_i^{{\mathrm{up}}^{\&prime;}}\left\}\right\},k\&Element;\{k_1,k_2,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,k_{t-1}\},i\&Element;\{\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n^{\&prime;}\},$ k_t的模型及参数 $E_{k_t}=H_{k_{t}i}+l_{k_{t}i}{q}_{\mathrm{ek}},q_{k_{t}i}^{\mathrm{le}}\&le;q_{\mathrm{ek}}\&le;q_{k_{t}i}^{\mathrm{up}},i\&Element;\{\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n_{k_t}\},$ 如果l_s＝l_i′且执行步骤D5，如果且执行步骤D6；

步骤D5：计算单台设备k_t的单位时间产量q_t，其中，并计算虚拟设备M_t-1的单位时间产量q′，其中，执行步骤D7；

步骤D6：计算临时虚拟设备的单位时间产量计算单台设备k_t的单位时间产量执行步骤D7；

步骤D7：给t、q_s赋值，令t＝t-1；q_s＝q′，执行步骤D2；

步骤D8：输出每个单台设备的单位时间产量。