CN110173958A - 一种天然气液化制冷优化方法及装置 - Google Patents

一种天然气液化制冷优化方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明适用于天然气液化制冷技术领域，提供了一种天然气液化制冷优化方法及装置，其中，本发明的天然气液化制冷优化方法包括：根据压缩机的耗功以及天然气的液化量，获取天然气的液化量与压缩机的耗功之间相关的目标函数；根据指数惩罚因子和所述目标函数，获取目标函数的优化函数；利用遗传算法对优化函数进行寻优计算，以获得优化函数最优下所对应的目标函数的控制向量中的各变量参数。天然气液化制冷过程中，进行最小能耗的寻优，得出在最小能耗时所对应的变量参数，使得天然气液化的冷箱换热冷热流温差均匀，从而减小损，达到节能的目的，克服了现有技术中由于天然气液化制冷优化困难导致系统的能耗和性能不佳的问题。

Description

一种天然气液化制冷优化方法及装置
技术领域
本发明涉及制冷技术领域，尤其涉及一种天然气液化制冷优化方法及装置。
背景技术
近年，在国家推行节能减排、建设环境友好型社会的背景下，天然气作为清洁能源、重要的车船燃料得到越来越广泛的利用。液化天然气(LNG)的体积只有同量气体体积的1/625，可有效解决天然气运输和存储问题，目前国内许多地区均大力发展液化天然气项目。基于我国天然气资源总体有限、局部资源配置不平衡、以及季节性用气量波动较大的特点，使大型天然气液化工厂年开工时间受限，而小型天然气液化工厂具有“船小好调头”的特点越来越受到亲睐。因而开发一种适用小型天然气液化装置，做到设备少、效率高、能耗低投资省的天然气液化工艺非常必要。
天然气、煤层气的主要成分是甲烷，它与丙烷、丁烷及其它重组分不同，不能在常温下液化，只能使用低温制冷的方法来液化。而现有许多技术都采用节流阀来降压降温，产生制冷效果。常见的混合工质天然气液化制冷循环中，通常使用多个节流阀降压降温制冷，同时还使用混合器来混合，而且节流阀控制采用前面分离器的液位控制，控制较复杂，能量损失大。而且由于是液体节流制冷，无法采用传统的透平膨胀机，而采用喷射器后可以回收一部分节流损失的能量，同时由于喷射器结构简单，没有运动部件，混合制冷剂混合后能量损失少。
此外，在天然气液化领域，混合冷剂的配比和运行压力对系统的能耗和性能有很大影响，而由于混合工质制冷系统运行中存在大量的两相流动和换热，同时混合工质本身物性也是一个非线性程度非常高的函数关系式，因此，各性能参数及其冷剂配比、运行压力的关系复杂，对其最优求解过程非常困难。
针对现用技术的缺陷，有必要提出一种新的天然气液化制冷优化方法。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种天然气液化制冷优化方法及装置，以解决现有技术中由于天然气液化制冷优化困难导致系统的能耗和性能不佳的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种天然气液化制冷优化方法，包括：
根据压缩机的耗功以及天然气的液化量，获取所述天然气的液化量与所述压缩机的耗功之间相关的目标函数；
根据指数惩罚因子和所述目标函数，获取所述目标函数的优化函数；
利用遗传算法对所述优化函数进行寻优计算，以获得所述优化函数最优下所对应的目标函数的控制向量中的各变量参数。
如上所述的天然气液化制冷优化方法，其中，所述目标函数为：
其中，f(X)为目标函数；
X为控制向量；
WCOMPl(X)、WCOMP2(X)和Wpump(X)分别表示一级压缩机，二级压缩机和泵的耗功，单位为千瓦·时；
GNG为天然气的液化量，单位为千摩尔。
如上所述的天然气液化制冷优化方法，其中，所述目标函数的控制向量X为：
X＝[PH,PL,F1,...FN]
其中，PH为冷剂的冷凝压力，单位为巴；
PL为冷剂的蒸发压力，单位为巴；
Fi(i＝1,2,…N)为第i冷剂组分的流量，其中，N为大于1的正整数。
如上所述的天然气液化制冷优化方法，其中，所述优化函数为：
其中，P(X)为优化函数；
f(X)为所述目标函数；
为所述指数惩罚因子；
gi(X)为根据所述压缩机换热过程中的温差以及吸气过热温度确定的温差函数。
如上所述的天然气液化制冷优化方法，其中，所述温差函数的表达式为：
gi(X)＝tsuci-tdewi-t0
其中，tsuci为第i级压缩机的吸气温度，1≤i≤N，N为大于1的正整数；
tdewi为第i级压缩机吸气压力下对应的饱和液体温度，1≤i≤N；
t0为压缩机的最低吸气过热温度。
如上所述的天然气液化制冷优化方法，其中，应用遗传算法对所述优化函数进行寻优计算，以使得所述优化函数取最小值。
如上所述的天然气液化制冷优化方法，其中，在利用所述遗传算法对所述优化函数进行寻优计算中，
所述遗传算法的种群规模至少达到预设个数；
所述遗传算法的遗传代数至少达到预设代数；
所述遗传算法的交叉概率至少达到交叉预设值；以及
所述遗传算法的变异概率不大于变异预设值。
本发明实施例的第二方面提供了一种天然气液化制冷优化装置，包括：
目标函数获取模块，用于根据压缩机的耗功以及天然气的液化量，获取所述天然气的液化量与所述压缩机的耗功之间相关的目标函数；
优化函数获取模块，用于根据指数惩罚因子和所述目标函数，获取所述目标函数的优化函数；
优化结果获取模块，用于利用遗传算法对所述优化函数进行寻优计算，以获得所述优化函数最优下所对应的目标函数的控制向量中的各变量参数。
本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的天然气液化制冷优化方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的天然气液化制冷优化方法的步骤。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果至少在于：在天然气液化制冷过程中，进行最小能耗的寻优，得出在最小能耗时所对应的变量参数，对冷箱换热过程的优化，使得天然气液化的冷箱换热冷热流温差均匀，从而减小损，达到节能的目的，从而克服现有技术中由于天然气液化制冷优化困难导致系统的能耗和性能不佳的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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，下面描述中的附图仅仅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它的附图。
图1是本发明实施例提供的天然气液化制冷优化装置的系统结构示意图；
图2是本发明实施例提供的天然气液化制冷优化方法的实现流程示意图；
图3是本发明实施例提供的遗传算法的交互流程示意图；
图4是本发明实施例提供的天然气液化制冷优化装置的结构示意图；
图5是本发明实施例提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
本发明的一实施例提供了一种天然气液化制冷优化方法，其中，该天然气液化制冷优化方法包括如下步骤：
S1)根据压缩机的耗功以及天然气的液化量，获取所述天然气的液化量与所述压缩机的耗功之间相关的目标函数；
S2)根据指数惩罚因子和该目标函数，获取所述目标函数的优化函数；
S3)利用遗传算法对优化函数进行寻优计算，以获得优化函数最优下所对应的目标函数的控制向量中的各变量参数。
本发明实施例通过遗传算法进行最小能耗的寻优，得出在最小能耗时所对应的变量参数，对冷箱换热过程的优化，使得天然气液化的冷箱换热冷热流温差均匀，从而减小损，达到节能的目的。
具体地，应用遗传算法对优化函数进行寻优计算，以获得优化函数取最小值，从而实现最小能耗，达到节能的目的。
在具体实施例中，目标函数为：
其中，f(X)为目标函数；
X为控制向量；
WCOMPl(X)、WCOMP2(X)和Wpump(X)分别表示一级压缩机，二级压缩机和泵的耗功，单位为千瓦·时(kW·h)；
GNG为天然气的液化量，单位为千摩尔(kmol)。通过对目标函数通过遗传算法进行计算，得到目标函数最低时所对应的一级压缩机、二级压缩机和泵的耗功，从而实现总能耗最低，以达到节约能量的目的。
在本发明的一个具体实施例中，所述变量参数至少包括：冷剂的冷凝压力、蒸发压力和各冷剂组分的流量。通过选取这些变量进行优化变量参数，以优化所述目标函数中的控制向量，能够实现通过遗传算法对冷箱换热过程的优化，使得天然气液化的冷箱换热冷热流温差均匀，从而减小损，达到节能的目的。
所述目标函数的控制向量X为：
X＝[PH,PL,F1,...FN]
其中，PH为冷剂的冷凝压力，单位为巴(bar)；
PL为冷剂的蒸发压力，单位为bar；
Fi(i＝1,2,…N)为第i冷剂组分的流量，其中，N为大于1的正整数。具体地，在优化过程中，系统中关键变量为冷凝压力、蒸发压力和冷剂组分，所以这么多变量可以用一个公式表达出来：
X＝[PH,PL,F1,F2,F3.……FN]
其中PH,PL分别代表混合冷剂(天然气)的冷凝压力和蒸发压力，单位bar；F(i＝1，2，...，N)表示第i冷剂组分的流量，X为控制向量，是指可以将压缩机能耗降到最低的变量集合；通过该优化处理使得多个变量采用一个定义向量或控制向量来表示，从而使得经过后续的遗传算法进行处理。
进一步地，在一个具体实施例中，优化函数为：
其中，P(X)为优化函数；
f(X)为所述目标函数；
为所述指数惩罚因子；
gi(X)为根据所述压缩机换热过程中的温差以及吸气过热温度确定的温差函数。
具体地，温差函数gi(X)的表达式为：
gi(X)＝tsuci-tdewi-t0
其中，tsuci为第i级压缩机的吸气温度；
tdewi为第i级压缩机吸气压力下对应的饱和液体温度；
t0为第i级压缩机的最低吸气过热温度。在一具体实施例中，gi(X)如下式所示，
gi(X)＝tsuc1-tdew-3；其中，tsuc1为一级压缩机的吸气温度，tdew为一级压缩机吸气压力下对应的饱和液体温度，通过gi(X)使得通过遗传算法的计算实现能耗最低，也即在本实施例中，t0为3℃，通过gi(X)使得通过遗传算法的计算实现能耗最低。
在一具体实施例中，制冷工质经过第一级压缩机的压缩和冷却后，制冷工质经过气液分离器进行分离，分离出的气体经第二级压缩机压缩后冷却，分离出的液体直接由泵进行加压，两股流加压后混合进入冷箱。
进一步地，在具体实施例中，所述制冷工质包括氮气、甲烷、乙烯、丙烷和环异戊烷中的至少两种混合工质。
进一步地，在步骤S3)中，在利用所述遗传算法对所述优化函数进行寻优计算中，所述遗传算法的种群规模至少达到预设个数；所述遗传算法的遗传代数至少达到预设代数；所述遗传算法的交叉概率至少达到交叉预设值；以及所述遗传算法的变异概率不大于变异预设值。在具体实施例中，在步骤S3)中，所述遗传算法的种群规模至少达到60个；所述遗传算法的遗传代数至少达到200代；所述遗传算法的交叉概率至少达到0.6；以及所述遗传算法的变异概率不大于0.02，也即在此具体实施例中，种群规模的预设个数为60个，遗传代数的预设代数为200代，交叉概率的交叉预设值为0.6，以及变异概率的变异预设值为0.02。通过上述参数可以实现遗传算法能够精确且快速地得出最低能耗下最优的各个变量参数。
现对本发明的具体实施例进行详细地描述，该实施例并非对本发明进行限制，其目的在于使本发明清楚。
本发明的具体实施中的天然气液化制冷优化方法包括如下步骤：
首先，获取目标函数，以单位天然气液化量下的最小压缩耗功作为最优目标函数
其中：f(X)为目标函数，X为控制向量，WCOMP1(X),WCOMP2(X)以及WPUMP(X)分别表示一级压缩机、二级压缩机和泵的耗功，单位：kWh；GNG中G为天然气的液化量，kmol，一级天然气液化制冷Venkatarathnam基于最佳效率提出了一种最优工质浓度的计算方法。
第二，优化变量，变量参数包括：冷凝压力，蒸发压力，各冷剂组分的流量。
优化过程如下：
系统中关键变量为冷凝压力、蒸发压力和冷剂组分，所以这么多变量可以用一个公式表达出来：
X＝[PH,PL,F1,F2,F3.……FN]
其中PH,PL分别代表冷剂的冷凝压力和蒸发压力，bar；F(i＝1，2，...，N)表示第i冷剂组分的流量。
当冷凝压力增大，蒸发压力减小时，冷剂制冷量增大，同时制冷功耗也增大；当冷剂高沸点组分流量增加时，冷剂压缩后冷凝量增加，制冷量大但是其达到所需制冷温度时的蒸发压力也越低，压缩耗功增大。低压冷剂蒸发过程的温度滑移需与天然气冷凝的降温过程相匹配，从而使换热过程的温差均匀，当冷剂的各组分流量变化时，冷剂的浓度也发生变化，从而影响换热过程曲线，最后影响系统功耗。冷剂各组分流量安排合理，一方面可以避免高低温换热过程温度差的出现，而且可以使系统的压缩能耗降到最低。
第三，添加约束条件-指数惩罚因子；在循环的换热过程中，为保证换热正常进行，不能存在温度交叉。假设换热器的换热夹点温差为△tpp，则应满足不等式：
gi(X)＝tsuc1-tdew-3≥0
其中，其中，在一具体实施例中，一级压缩机的最低吸气过热度为3℃(即△tmin为3℃)，其中，tsuc1为一级压缩机的吸气温度，tdew二级压缩机吸气压力下对应的饱和液体温度。
此外，gi(X)＝△tmin-△tpp≥0，其中，△tmin为换热过程的最小温差，△tpp≤5℃，此值根据实际情况选择数值。
不等式约束需转化为惩罚函数，本文采用指数函数惩罚因子，在一具体实施例中，指数惩罚因子为则目标函数可转化为：
当gi(X)＞0时，满足约束条件，P(X)＝f(X)；
当gi(X)≤0时，不满足约束条件，则经过指数惩罚困子相乘之后，目标函数P(X)将放大成很大值的数，从而在寻优算子作用下被剔除。
此外，应用遗传算法进行寻优计算，遗传算法在寻优过程中无需对目标函数进行求导，通过ASPEN PLUS模拟循环流程，其计算过程如图3所示。
在图3中，判定是否终止的终止条件如下：
由于非共沸混合工质循环系统的复杂性，不可能获得性能参数对应各变量的直接的数学形式，因此，本文应用遗传算法进行寻优计算，遗传算法在寻优过程中无需对目标函数进行求导，更无需知道目标函数的具体形式，是求解带约束条件的多元非线性寻优问题的强大工具叫它可以实现全局寻优，不过求得的并非精确最优解，而是近似最优解。
本文中遗传算法参数设置如，输入己知工况参数。再通过ActiveX技术(对象自动连接和嵌入)使Visua1 basic与ASPEN通过一个程序接口相互通讯。遗传算法在为上位视程序调用ASPEN PLUS通过程序模拟进行计算，获得相关数据进行适应度计算。由于目标函数为寻找最小值，并且均为正值。
在具体实施例中，遗传算法参数设置如表1所示：
表1遗传算法参数设置
选择方式 编码方式 交叉方式 种群规模 遗传代数 交叉概率 变异概率 编码精度
随机联赛 二进制 均匀交叉 60 200 0.6 0.02 4
计算过程如流程图3所示。
同时为了防止最优值振荡，将每一代的最优值无条件复制一份到下一代中。采用VB语言编写遗传算法代码，通过ASPENPLUS模拟循环流程，采Peng-Robinson状态方程式口，如图1所示(一级天然气液化制冷装置简化流程如图1所示，包含两级冷剂压缩和冷却，经过第一级压缩机的压缩和冷却后，冷剂经过气液器进行分离，气体经第二级压缩机压缩后冷却，液体直接由泵进行加压，两股流加压后混合进入冷箱。在冷箱内，高压冷剂和高压天然气为热流，经过节流降温后的冷剂作为冷流提供冷量。)SMR流程采用的工质为氮气、甲烷、乙烯、丙烷和环异戊烷混合工质，其中，一级天然气液化制冷装置简化流程如图3所示，包含两级冷剂压缩和冷却，经过第一级的压缩和冷却后，冷剂经过气液器进行分离，气体经第二级压缩机压缩后冷却，液体直接由泵进行加压，两股流加压后混合进入冷箱。在冷箱内，高压冷剂和高压天然气为热流，经过节流降温后的冷剂作为冷流提供冷量。具体，例如冷剂第一级压缩机1和第一级冷却器2后，冷剂经过第一级气液器3进行气液分离，气体依次经过第二级压缩机4压缩后进入第二级冷却器5进行冷却，液体直接由泵6进行加压，两股流加压后在第二混合器7中进行混合，然后进入冷箱8，在冷箱8内，节流降温后的冷剂(冷箱8内最上层的介质)与高压冷剂(冷箱8内中间层的介质)以及高压天然气进行热交换，即高压冷剂和高压天然气为热流，经过节流降温后的冷剂作为冷流提供冷量，从而进行热交换，从N1流入的气体为高压天然气，进行热交换后高压天然气从N3侧流出，其中图3中的M为表征对应控制器，M1和M2表示位置不同的控制器及控制器的序号，如M1表征第一控制器，进一步地，在控制器M3和控制器M4中设有阀门9，作为冷流的冷剂经过换热后经过控制器M3、阀门9以及控制器M4后形成高压冷剂。
本发明的天然气液化制冷优化方法能够减少和优化制冷循环过程的能量消耗，这对于天然气液化工业的节能具有相当重要的意义。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
图4是本发明实施例提供的天然气液化制冷优化装置100的结构示意图，如图4所示，本发明的天然气液化制冷优化装置100包括目标函数获取模块10、优化函数获取模块30以及优化结果获取模块40，其中，目标函数获取模块10用于根据压缩机的耗功以及天然气的液化量，获取天然气的液化量与压缩机的耗功之间相关的目标函数；优化函数获取模块30用于根据指数惩罚因子和目标函数，获取所述目标函数的优化函数；优化结果获取模块40，用于利用遗传算法对所述优化函数进行寻优计算，以获得所述优化函数最优下所对应的目标函数的控制向量中的各变量参数。
进一步地，本发明的天然气液化制冷优化装置100还包括优化模块20，优化模块20用于优化变量参数，以优化目标函数中的控制向量。
本发明的天然气液化制冷优化装置通过遗传算法进行最小能耗的寻优，得出在最小能耗时所对应的变量参数，对冷箱换热过程的优化，使得天然气液化的冷箱换热冷热流温差均匀，从而减小损，达到节能的目的。
图5是本发明一实施例提供的终端设备的示意图。如图5所示，该实施例的终端设备6包括：处理器60、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机程序62。所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各个天然气液化制冷优化方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤S1至S4。或者，所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图4所示模块10至40的功能。
示例性的，所述计算机程序62可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器60执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序62在所述终端设备6中的执行过程。
所述终端设备6可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是终端设备6的示例，并不构成对终端设备6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器61可以是所述终端设备6的内部存储单元，例如终端设备6的硬盘或内存。所述存储器61也可以是所述终端设备6的外部存储设备，例如所述终端设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述终端设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其它程序和数据。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种天然气液化制冷优化方法，其特征在于，包括：
根据压缩机的耗功以及天然气的液化量，获取所述天然气的液化量与所述压缩机的耗功之间相关的目标函数；
根据指数惩罚因子和所述目标函数，获取所述目标函数的优化函数；
利用遗传算法对所述优化函数进行寻优计算，以获得所述优化函数最优下所对应的目标函数的控制向量中的各变量参数。
2.如权利要求1所述的天然气液化制冷优化方法，其特征在于，所述目标函数为：
其中，f(X)为目标函数；
X为控制向量；
WCOMPl(X)、WCOMP2(X)和Wpump(X)分别表示一级压缩机，二级压缩机和泵的耗功，单位为千瓦·时；
GNG为天然气的液化量，单位为千摩尔。
3.如权利要求2所述的天然气液化制冷优化方法，其特征在于，所述目标函数的控制向量X为：
X＝[PH,PL,F1,...FN]
其中，PH为冷剂的冷凝压力，单位为巴；
PL为冷剂的蒸发压力，单位为巴；
Fi(i＝1,2,…N)为第i冷剂组分的流量，其中，N为大于1的正整数。
4.如权利要求1所述的天然气液化制冷优化方法，其特征在于，所述优化函数为：
其中，P(X)为优化函数；
f(X)为所述目标函数；
为所述指数惩罚因子；
gi(X)为根据所述压缩机换热过程中的温差以及吸气过热温度确定的温差函数。
5.如权利要求4所述的天然气液化制冷优化方法，其特征在于，所述温差函数的表达式为：
gi(X)＝tsuci-tdewi-t0
其中，tsuci为第i级压缩机的吸气温度，1≤i≤N，N为大于1的正整数；
tdewi为第i级压缩机吸气压力下对应的饱和液体温度，1≤i≤N；
t0为压缩机的最低吸气过热温度。
6.如权利要求1所述的天然气液化制冷优化方法，其特征在于，应用遗传算法对所述优化函数进行寻优计算，以使得所述优化函数取最小值。
7.如权利要求1～6任一项所述的天然气液化制冷优化方法，其特征在于，在利用所述遗传算法对所述优化函数进行寻优计算中，
所述遗传算法的种群规模至少达到预设个数；
所述遗传算法的遗传代数至少达到预设代数；
所述遗传算法的交叉概率至少达到交叉预设值；以及
所述遗传算法的变异概率不大于变异预设值。
8.一种天然气液化制冷优化装置，其特征在于，包括：
目标函数获取模块，用于根据压缩机的耗功以及天然气的液化量，获取所述天然气的液化量与所述压缩机的耗功之间相关的目标函数；
优化函数获取模块，用于根据指数惩罚因子和所述目标函数，获取所述目标函数的优化函数；
优化结果获取模块，用于利用遗传算法对所述优化函数进行寻优计算，以获得所述优化函数最优下所对应的目标函数的控制向量中的各变量参数。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的天然气液化制冷优化方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的天然气液化制冷优化方法的步骤。
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