CN113205234A - 适用于煤化工的应急调度优化方法、系统、设备以及介质 - Google Patents

适用于煤化工的应急调度优化方法、系统、设备以及介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种适用于煤化工的应急调度优化方法、系统、设备以及介质，其方法包括：首先，对煤化工的工艺生产流程进行表征以获得图形化的工艺生产流程，进而构建邻接矩阵；其次，构建公用工程与物料的关联关系；接着，依据关联关系构建公用工程‑物料的调度优化模型，并基于邻接矩阵生成约束条件；继而，获取异常工况信息，并基于预设的异常工况判断依据清单进行异常工况与清单中的工况名称匹配；然后，依据匹配情况，从预设的应急预案库中筛选出应对措施或基于公用工程‑物料的调度优化模型和约束条件进行调度优化计算；最后，输出应急调度优化方案。因此，采用本发明可有效提升异常工况的响应速率，实现企业安全生产与效益最大化。

Description

适用于煤化工的应急调度优化方法、系统、设备以及介质
技术领域
本发明涉及工业生产调度技术领域，尤其涉及一种适用于煤化工的应急调度优化方法、系统、设备以及介质。
背景技术
煤化工企业生产流程装置多、产品种类多样、流程复杂、与公用工程系统关联大，是典型的综合控制系统。当发生装置跳车等异常工况时，由于缺乏应急优化计算工具，应急调整策略受主观经验影响大，有经验的调度人员可以依靠个人的先验知识快速进行系统稳定，而新聘员工则需要较长的时间响应。
目前煤化工企业应急调度计划的编排通常采用excel表格计算的方式，物料平衡、蒸汽平衡、氮气平衡、水平衡、燃料气平衡单独计算，或是单变量优化求解，未从全局角度出发，存在较大的利润挖掘空间。当生产工况发生变更时，需要手动调整单耗等关键参数，这不可避免了实际生产与模型的偏差，造成调度方案的不可执行性。同时，如何权衡系统稳定与系统优化，亦是应急调度排产方案优化制定的难点之一。
发明内容
（一）要解决的技术问题
鉴于现有技术的上述缺点、不足，本发明提供一种适用于煤化工的应急调度优化方法、系统、设备以及介质，其解决了现有的生产应急调度方案易陷入局部优化、工况响应慢以及与实际生产偏差大的技术问题。
（二）技术方案
为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：
第一方面，本发明实施例提供一种适用于煤化工的应急调度优化方法，其包括：
对煤化工的工艺生产流程进行表征以获得图形化的工艺生产流程，并依据所述图形化的工艺生产流程，构建邻接矩阵；
以关联函数的形式，构建公用工程与物料的关联关系；
基于所述邻接矩阵生成约束条件，进而依据所述约束条件和关联关系构建公用工程-物料的调度优化模型；
获取异常工况信息，并基于预设的异常工况判断依据清单进行异常工况与清单中的工况名称匹配；
依据所述异常工况与工况名称的匹配情况，从预设的应急预案库中筛选出应对措施或基于所述公用工程-物料的调度优化模型进行调度优化计算；
基于所述匹配的应对措施或所述调度优化计算的结果，输出应急调度优化方案。
可选地，所述对煤化工的工艺生产流程进行表征以获得图形化的工艺生产流程，并依据所述图形化的工艺生产流程，构建邻接矩阵包括：
对煤化工的工艺生产流程进行表征，获得图形化的工艺生产流程；
依据所述图形化的工艺生产流程，确定流股流向表；所述流股流向表的表字段包括流股编码、流程流量名称、起始单元装置以及终止单元装置；
依据流股流向表中的起始单元装置和终止单元装置，获取装置集；
基于预设的编码规则，获取装置集中每一个单元装置的编码集；
依据所述编码集和所述流股流向信息表，获取每个单元装置的进出物料信息；
依据所述每个单元装置的进出物料信息，构建每个单元装置的进出矩阵；所述进出矩阵的行是单元装置名称，列是流股。
可选地，所述公用工程-物料的调度优化模型包括目标函数和约束条件；
所述目标函数为：
Figure 363812DEST_PATH_IMAGE001
其中，m为各设备的进出料变量，
Figure 548805DEST_PATH_IMAGE002
为进出料变量m的价格系数矩阵；
所述约束条件包括：
（1）进出料平衡：
Figure 711933DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 629074DEST_PATH_IMAGE004
为分流器i的出料j，
Figure 267865DEST_PATH_IMAGE005
为分流器i的进料j，deltai为分流器进出料平衡的松弛因子，
Figure 866337DEST_PATH_IMAGE006
为混合器i的出料j，
Figure 8605DEST_PATH_IMAGE007
为混合器i的进料j，deltaj为混合器进出料平衡的松弛因子；
（2）装置产耗约束：
Figure 362226DEST_PATH_IMAGE008
或采用单耗约束：
Figure 98101DEST_PATH_IMAGE009
其中，
Figure 365178DEST_PATH_IMAGE010
为装置i的出料j，
Figure 502898DEST_PATH_IMAGE011
为装置i的进料j，
Figure 27420DEST_PATH_IMAGE012
为装置i的出料j的收率系数，deltal为装置侧线产量与收率之间的松弛因子，
Figure 109646DEST_PATH_IMAGE013
为装置i的出料j的单耗矩阵；
（3）装置加工能力约束：
Figure 581078DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 25835DEST_PATH_IMAGE015
为装置i的加工能力上限矩阵，
Figure 455679DEST_PATH_IMAGE016
为装置i的加工能力下限矩阵；
（4）产品产量约束：
Figure 290780DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 34745DEST_PATH_IMAGE018
为产品的产量上限矩阵，
Figure 678216DEST_PATH_IMAGE019
为装置的加工能力下限矩阵，
Figure 606858DEST_PATH_IMAGE020
为产品的产量矩阵；
（5）物料性质约束：
Figure 539042DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 149015DEST_PATH_IMAGE022
为各物料各性质的上限矩阵，
Figure 974888DEST_PATH_IMAGE023
为各物料各性质的下限矩阵，
Figure 746535DEST_PATH_IMAGE024
为各物料的性质矩阵；
（6）物料性质传递：
Figure 431594DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 641996DEST_PATH_IMAGE026
为装置i出料j的组分a的含量，
Figure 260059DEST_PATH_IMAGE027
为装置i进料z的组分a的含量，f为装置进出料的性质传递函数；
（7）蒸汽平衡：
Figure 140290DEST_PATH_IMAGE028
其中，g为装置蒸汽产耗与其负荷之间的关联函数，
Figure 843804DEST_PATH_IMAGE029
为装置i的蒸汽产耗量，
Figure 123476DEST_PATH_IMAGE030
为z等级蒸汽的总产量，
Figure 533729DEST_PATH_IMAGE031
为z等级蒸汽的总耗量，
Figure 912757DEST_PATH_IMAGE032
为z等级蒸汽的放空量；
（8）燃料气平衡：
Figure 165884DEST_PATH_IMAGE033
其中，h为装置燃料气产耗与其物料平衡及蒸汽平衡之间的关联函数，
Figure 655771DEST_PATH_IMAGE034
为装置的燃料气产耗量，
Figure 451689DEST_PATH_IMAGE035
为未变换气净化气的流量，
Figure 63936DEST_PATH_IMAGE036
为未变换气净化气的流量上限，
Figure 476463DEST_PATH_IMAGE037
为未变换气净化气的流量下限，
Figure 707724DEST_PATH_IMAGE038
为未变换气净化气的热值，
Figure 154886DEST_PATH_IMAGE039
为提供的燃料气热值，
Figure 938034DEST_PATH_IMAGE040
为消耗的燃料气热值，
Figure 306698DEST_PATH_IMAGE041
为去火炬的热值；
（9）水平衡：
Figure 138388DEST_PATH_IMAGE042
其中，y为装置水的产耗与其物料平衡及蒸汽平衡之间的关联函数，
Figure 502373DEST_PATH_IMAGE043
为装置i的水产耗量，
Figure 394106DEST_PATH_IMAGE044
为供水总量，
Figure 718908DEST_PATH_IMAGE045
为用水总量；
（10）氮气平衡：
Figure 682185DEST_PATH_IMAGE046
其中，p为装置氮气的消耗与其物料平衡之间的关联函数，
Figure 103939DEST_PATH_IMAGE047
为等级z的备氮供给量，
Figure 104256DEST_PATH_IMAGE048
为空分提供的等级z的总氮量，
Figure 978671DEST_PATH_IMAGE049
为氮气总用量；
（11）二氧化碳平衡：
Figure 480060DEST_PATH_IMAGE050
其中，CO 2 In为低甲二氧化碳产量，CO 2 nyj为氮压机提供的二氧化碳，CO 2 Out为气化二氧化碳用量；
（12）氢碳比约束：
Figure 694003DEST_PATH_IMAGE051
其中，contentH 2 为进1#合成新鲜气体重的氢气含量，contentCO 2 为进1#合成新鲜气体中的二氧化碳含量，contentCO为进1#合成新鲜气体中的一氧化碳含量，
Figure 927539DEST_PATH_IMAGE052
为氢碳比上限值，
Figure 345707DEST_PATH_IMAGE053
为氢碳比下限值；
（13）媒介约束：
Figure 322891DEST_PATH_IMAGE054
其中，
Figure 922499DEST_PATH_IMAGE055
为气化炉i的产气量，
Figure 389253DEST_PATH_IMAGE056
为气化炉i的产气量与进煤量及煤质的关联函数，
Figure 972681DEST_PATH_IMAGE057
为进气炉i的煤质j的下限值，
Figure 691238DEST_PATH_IMAGE058
为进气炉i的煤质j的上限值。
可选地，基于所述邻接矩阵生成约束条件，进而依据所述约束条件和关联关系构建公用工程-物料的调度优化模型之后，还包括：
依据历史生产数据，对所述公用工程-物料的调度优化模型的参数进行校准与更新。
可选地，所述依据异常工况与工况名称的匹配情况，从预设的应急预案库中筛选出应对措施或基于所述公用工程-物料的调度优化模型进行调度优化计算包括：
若异常工况与工况名称匹配成功，则从预设的应急预案库中筛选出该工况名称对应的应对措施；
若异常工况与工况名称匹配不成功，则依据异常工况信息，定位该异常工况所对应的异常装置；
基于异常装置优化函数，动态调整所述约束条件的约束值；
基于所述公用工程-物料的调度优化模型和调整之后的约束条件，针对该异常工况进行调度优化计算。
可选地，所述异常装置优化函数为：
Figure 942091DEST_PATH_IMAGE059
其中，
Figure 579745DEST_PATH_IMAGE060
为装置的加工能力矩阵，i为对应的异常装置。
可选地，所述煤化工的工艺生产流程包括物料平衡流程、蒸汽平衡流程、燃料气平衡流程、水平衡流程以及氮气平衡流程。
第二方面，本发明实施例提供一种适用于煤化工的应急调度优化系统，包括：
邻接矩阵构建模块，用于对煤化工的工艺生产流程进行表征以获得图形化的工艺生产流程，并依据所述图形化的工艺生产流程，构建邻接矩阵；
关联关系构建模块，用于以关联函数的形式，构建公用工程与物料的关联关系；
调度优化模块，用于基于所述邻接矩阵生成约束条件，进而依据所述约束条件和关联关系构建公用工程-物料的调度优化模型；
名称匹配模块，用于获取异常工况信息，并基于预设的异常工况判断依据清单进行异常工况与清单中的名称匹配；
调度优化计算模块，用于依据异常工况与名称的匹配情况，从预设的应急预案库中匹配应对措施或基于所述公用工程-物料的调度优化模型和所述约束条件进行调度优化计算；
优化方案输出模块，基于所述匹配的应对措施或所述调度优化计算的结果，输出应急调度优化方案。
第三方面，本发明实施例提供一种适用于煤化工的应急调度优化设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的一种适用于煤化工的应急调度优化方法。
第四方面，本发明实施例提供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，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的一种适用于煤化工的应急调度优化方法。
（三）有益效果
本发明的有益效果是：
本发明从工艺流程出发，数字化表征生产流程图，以动态生成优化模型约束，易于后期模型维护。继而，创新性地将物料平衡关联蒸汽平衡、水平衡、氮气平衡、燃料气平衡，构建集成公用工程与物料的全局优化模型，提升调度方案的可执行性。当装置发生跳车等异常工况时，提供基于匹配计算与优化计算的双重应急调度计算方式，充分利用专家经验知识，快速稳定系统，保障安全生产，并支持以效益最大化为目标，进一步改进调度方案。同时，针对长时间运行后生产工况发生变更的问题，本发明的方案还可以自动根据历史生产数据，对单耗等关键参数进行定时更新与校准，降低长时间生产运行后的模型精度不匹配问题。
附图说明
图1为本发明提供的一种适用于煤化工的应急调度优化方法的流程示意图；
图2为本发明提供的一种适用于煤化工的应急调度优化方法的煤化工的工艺生产流程图；
图3为本发明提供的一种适用于煤化工的应急调度优化方法的步骤S1的具体流程示意图；
图4为本发明提供的一种适用于煤化工的应急调度优化方法的工艺生产流程示意图；
图5为本发明提供的一种适用于煤化工的应急调度优化方法的步骤S5的具体流程示意图；
图6为本发明提供的一种适用于煤化工的应急调度优化系统的组成示意图；
图7为本发明提供的一种适用于煤化工的应急调度优化设备的计算机系统的结构示意图；
图8为本发明提供的一种适用于煤化工的应急调度优化方法的某煤化工企业物料平衡模型局部示意图；
图9为本发明提供的一种适用于煤化工的应急调度优化方法的某煤化工企业蒸汽平衡模型局部示意图；
图10为本发明提供的一种适用于煤化工的应急调度优化方法的整体方案流程示意图。
【附图标记说明】
100：应急调度优化系统；101：邻接矩阵构建模块；102：关联关系构建模块；103：调度优化模块；104：名称匹配模块；105：调度优化计算模块；106：优化方案输出模块；
200：计算机系统；201：CPU；202：ROM；203：RAM；204：总线；205：I/O接口；206：输入部分；207：输出部分；208：存储部分；209：通信部分；210：驱动器；211：可拆卸介质。
具体实施方式
为了更好地解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。
图1为本发明提供的一种适用于煤化工的应急调度优化方法的流程示意图，如图1所示，本发明实施例提出地一种适用于煤化工的应急调度优化方法，其包括：首先，对煤化工的工艺生产流程进行表征以获得图形化的工艺生产流程，并依据图形化的工艺生产流程，构建邻接矩阵；其次，以关联函数的形式，构建公用工程与物料的关联关系；接着，基于邻接矩阵生成约束条件，进而依据约束条件和关联关系构建公用工程-物料的调度优化模型；再者，获取异常工况信息，并基于预设的异常工况判断依据清单进行异常工况与清单中的工况名称匹配；继而，依据异常工况与工况名称的匹配情况，从预设的应急预案库中筛选出应对措施或基于公用工程-物料的调度优化模型进行调度优化计算；最后，基于匹配的应对措施或调度优化计算的结果，输出应急调度优化方案。
本发明从工艺流程出发，数字化表征生产流程图，进而动态生成优化模型约束，易于后期模型维护。继而，创新性地将物料平衡关联蒸汽平衡、水平衡、氮气平衡、燃料气平衡，构建集成公用工程与物料的全局优化模型，提升调度方案的可执行性。当装置发生跳车等异常工况时，提供基于匹配计算与优化计算的双重应急调度计算方式，充分利用专家经验知识，快速稳定系统，保障安全生产，并支持以效益最大化为目标，进一步改进调度方案。同时，针对长时间运行后生产工况发生变更的问题，本发明的方案还可以自动根据历史生产数据，对单耗等关键参数进行定时更新与校准，降低长时间生产运行后的模型精度不匹配问题。
图2为本发明提供的一种适用于煤化工的应急调度优化方法的煤化工的工艺生产流程图，如图2所示，煤化工企业生产流程装置多、产品种类多样、流程复杂、与公用工程系统关联大，是典型的大系统。本发明特别适合煤气化企业，针对其涉及的物料大部分为气体的特性，在物料平衡的基础上，充分考虑蒸汽系统平衡、氮气系统平衡、燃料气系统平衡，紧密关联工艺气与公用工程气体，提升应急调度优化方案的可行性。
为了更好地理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更清楚、透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
具体地，本发明公开的一种适用于煤化工的应急调度优化方法，包括：
S1、对工艺生产流程进行表征以获得图形化的工艺生产流程，并依据图形化的工艺生产流程，构建邻接矩阵。本发明对煤化工的工艺生产流程进行表征，将图形化的物料平衡流程、蒸汽平衡流程、燃料气平衡流程、水平衡流程、氮气平衡流程转为数学模型，形成邻接矩阵。
图3为本发明提供的一种适用于煤化工的应急调度优化方法的步骤S1的具体流程示意图，如图3所示，步骤S1的具体步骤包括：
S11、对工艺生产流程进行表征，获得图形化的工艺生产流程。
S12、依据图形化的工艺生产流程，确定流股流向表。表1为一具体实施例的流股流向表，参考图4并结合表1所示，流股流向表的表字段包括流股编码、流程流量名称、起始单元装置以及终止单元装置。
表1
Figure 650470DEST_PATH_IMAGE061
S13、依据流股流向表中的起始单元装置和终止单元装置，获取装置集。装置集包括：上述的N1、N2、U1、N3、N4、N5、N6、U2、N7、N8。
S14、基于预设的编码规则，获取装置集中每一个单元装置的编码集。
S15、依据编码集和流股流向信息表，获取每个单元装置的进出物料信息。
S16、依据每个单元装置的进出物料信息，构建每个单元装置的进出矩阵；进出矩阵的行是单元装置名称，列是流股，在具体的一个实施例中，某一进出矩阵表示为：
Figure 172718DEST_PATH_IMAGE062
同时，获取所配置变量与实际流股流量的对应关系，便于后续动态生成调度优化模型的约束条件。
S2、以关联函数的形式，构建公用工程与物料的关联关系。
公用工程包括工业水系统、冷却水系统、蒸汽和蒸汽冷凝系统、锅炉给水系统、工业和仪表用压缩空气系统、燃料气系统、燃料油系统、惰性气体系统、火炬排放系统、安全阀、化学品注入系统、物料排净系统、冷冻系统以及含油污水系统等。
在调度计划制定的时候需要综合考虑物料平衡、蒸汽平衡、氮气平衡、水平衡、燃料气平衡。其中，物料平衡与蒸汽平衡相互影响与制约；氮气平衡、水平衡、燃料气平衡则受物料平衡与蒸汽平衡影响。以关联函数的形式，形成公用工程与物料的关联关系。例如：S50饱和出1#变换=1#变换进料量/2162.34809474768。
S3、基于邻接矩阵生成约束条件，进而依据约束条件和关联关系构建公公用工程-物料的调度优化模型，其模型包括目标函数和约束条件。
目标函数为：
Figure 340394DEST_PATH_IMAGE063
其中，m为各设备的进出料变量，
Figure 86633DEST_PATH_IMAGE064
为进出料变量m的价格系数矩阵。
约束条件包括：
（1）进出料平衡：
Figure 847916DEST_PATH_IMAGE065
其中，
Figure 32909DEST_PATH_IMAGE066
为分流器i的出料j，
Figure 258354DEST_PATH_IMAGE067
为分流器i的进料j，deltai为分流器进出料平衡的松弛因子，
Figure 113178DEST_PATH_IMAGE068
为混合器i的出料j，
Figure 158494DEST_PATH_IMAGE069
为混合器i的进料j，deltaj为混合器进出料平衡的松弛因子。
（2）装置产耗约束：
Figure 881600DEST_PATH_IMAGE070
或采用单耗约束：
Figure 164813DEST_PATH_IMAGE071
其中，
Figure 252855DEST_PATH_IMAGE072
为装置i的出料j，
Figure 847785DEST_PATH_IMAGE073
为装置i的进料j，
Figure 312264DEST_PATH_IMAGE074
为装置i的出料j的收率系数，deltal为装置侧线产量与收率之间的松弛因子，
Figure 184405DEST_PATH_IMAGE075
为装置i的出料j的单耗矩阵，此处亦可采用通过机器学习算法构建的非线性模型。
（3）装置加工能力约束：
Figure 443348DEST_PATH_IMAGE076
其中，
Figure 791153DEST_PATH_IMAGE077
为装置i的加工能力上限矩阵，
Figure 997006DEST_PATH_IMAGE078
为装置i的加工能力下限矩阵。
（4）产品产量约束：
Figure 785971DEST_PATH_IMAGE079
其中，
Figure 278132DEST_PATH_IMAGE080
为产品的产量上限矩阵，
Figure 988599DEST_PATH_IMAGE081
为装置的加工能力下限矩阵，
Figure 794881DEST_PATH_IMAGE082
为产品的产量矩阵(0-1矩阵)。
（5）物料性质约束：
Figure 500669DEST_PATH_IMAGE083
其中，
Figure 366994DEST_PATH_IMAGE084
为各物料各性质的上限矩阵，
Figure 33598DEST_PATH_IMAGE085
为各物料各性质的下限矩阵，
Figure 643571DEST_PATH_IMAGE086
为各物料的性质矩阵。
（6）物料性质传递：
经过混合器、分流器后的物料组分性质不变，进装置后的出料性质会根据装置收率/物料转化率进行传递，即：
Figure 469445DEST_PATH_IMAGE087
其中，
Figure 444354DEST_PATH_IMAGE088
为装置i出料j的组分a的含量，
Figure 660572DEST_PATH_IMAGE089
为装置i进料z的组分a的含量，f为装置进出料的性质传递函数。
（7）蒸汽平衡：
装置的蒸汽产耗与其负荷相关，即：
Figure 870973DEST_PATH_IMAGE090
对于每一级的蒸汽(S5、S8、S16、S25、S50、S100)，其产耗平衡：
Figure 489036DEST_PATH_IMAGE091
其中，g为装置蒸汽产耗与其负荷之间的关联函数，
Figure 900426DEST_PATH_IMAGE092
为装置i的蒸汽产耗量，
Figure 666257DEST_PATH_IMAGE093
为z等级蒸汽的总产量，
Figure 618032DEST_PATH_IMAGE094
为z等级蒸汽的总耗量，
Figure 28285DEST_PATH_IMAGE095
为z等级蒸汽的放空量。
（8）燃料气平衡：
装置的燃料气产耗流量与物料平衡及蒸汽平衡相关，即：
Figure 407314DEST_PATH_IMAGE096
燃料气的热量产耗平衡：
Figure 926020DEST_PATH_IMAGE097
其中，h为装置燃料气产耗与其物料平衡及蒸汽平衡之间的关联函数，
Figure 353590DEST_PATH_IMAGE098
为装置的燃料气产耗量，
Figure 946245DEST_PATH_IMAGE099
为未变换气净化气的流量，
Figure 292913DEST_PATH_IMAGE100
为未变换气净化气的流量上限，
Figure 971019DEST_PATH_IMAGE101
为未变换气净化气的流量下限，
Figure 467860DEST_PATH_IMAGE102
为未变换气净化气的热值，
Figure 977338DEST_PATH_IMAGE103
为提供的燃料气热值，
Figure 698170DEST_PATH_IMAGE104
为消耗的燃料气热值，
Figure 535676DEST_PATH_IMAGE105
为去火炬的热值。
（9）水平衡：
装置的水产耗与物料平衡及蒸汽平衡相关，即：
Figure 367365DEST_PATH_IMAGE106
水的产耗平衡：
Figure 268368DEST_PATH_IMAGE107
其中，y为装置水的产耗与其物料平衡及蒸汽平衡之间的关联函数，
Figure 97784DEST_PATH_IMAGE108
为装置i的水产耗量，
Figure 484903DEST_PATH_IMAGE109
为供水总量，
Figure 182601DEST_PATH_IMAGE110
为用水总量。
（10）氮气平衡：
装置的氮气消耗与物料平衡相关，即：
Figure 604355DEST_PATH_IMAGE111
氮气分为低压氮气、中压氮气、高压氮气，各级氮气的产耗平衡：
Figure 870251DEST_PATH_IMAGE112
其中，p为装置氮气的消耗与其物料平衡之间的关联函数，
Figure 806983DEST_PATH_IMAGE113
为等级z的备氮供给量，
Figure 980475DEST_PATH_IMAGE114
为空分提供的等级z的总氮量，
Figure 194419DEST_PATH_IMAGE115
为氮气总用量。
（11）二氧化碳平衡：
低甲二氧化碳产量与气化的二氧化碳用量之间的平衡，即：
Figure 755850DEST_PATH_IMAGE116
其中，CO2In为低甲二氧化碳产量，CO2nyj为氮压机提供的二氧化碳，CO2Out为气化二氧化碳用量。
（12）氢碳比约束：
进1#合成新鲜气中的（氢气含量-二氧化碳含量）/（一氧化碳含量+二氧化碳含量）需在一定范围内，即：
Figure 117562DEST_PATH_IMAGE117
其中，contentH 2 为进1#合成新鲜气体重的氢气含量，contentCO 2 为进1#合成新鲜气体中的二氧化碳含量，contentCO为进1#合成新鲜气体中的一氧化碳含量，
Figure 32428DEST_PATH_IMAGE118
为氢碳比上限值，
Figure 163195DEST_PATH_IMAGE119
为氢碳比下限值。
（13）媒介约束：
考虑到不同煤种的性质(水分、灰分、挥发分、固定碳含量、硫含量、灰熔融性温度、低位发热量)不同，对应的产气量也不同，即：
Figure 629948DEST_PATH_IMAGE120
其中，
Figure 478956DEST_PATH_IMAGE121
为气化炉i的产气量，
Figure 197513DEST_PATH_IMAGE122
为气化炉i的产气量与进煤量及煤质的关联函数，
Figure 510683DEST_PATH_IMAGE123
为进气炉i的煤质j的下限值，
Figure 86021DEST_PATH_IMAGE124
为进气炉i的煤质j的上限值。
较佳地，在调度优化模型建立之后，依据历史生产数据，对单耗等关键参数进行定时更新与校准，降低长时间生产运行后的模型精度不匹配问题。
S4、获取异常工况信息，并基于预设的异常工况判断依据清单进行异常工况与清单中的工况名称匹配。在获取设备运行之前，整理异常工况判断依据清单，构建异常工况与位号的关联关系，并实时获取“判断依据”列的位号信号。表2为异常工况判断依据清单示例，表2展示工况名称、工况描述、提供判断依据归属部门、判断依据以及备注。
表2
工况名称 工况描述 提供判断依据归属部门 判断依据 备注
工况1 空分一套停车，备氧启动 调度 空分一套停车信号：XXXX1，备氧泵启动信号:XXXX2 关注氮气、仪表气的减量
工况2 空分一套停车，备氧无法启动 调度 空分一套停车信号：XXXX1，备氧泵启动信号:XXXX2 关注氮气、仪表气的减量
S5、依据异常工况与工况名称的匹配情况，从预设的应急预案库中筛选出应对措施或基于公用工程-物料的调度优化模型进行调度优化计算。
图5为本发明提供的一种适用于煤化工的应急调度优化方法的步骤S5的具体流程示意图，如图5所示，步骤S5具体包括：
S51、若异常工况与工况名称匹配成功，则从预设的应急预案库中筛选出该工况名称对应的应对措施；
S52、若异常工况与工况名称匹配不成功，则依据异常工况信息，定位该异常工况所对应的异常装置；
S53、基于异常装置优化函数，动态调整约束条件的约束值。
其中，异常装置优化函数为：
Figure 360007DEST_PATH_IMAGE125
其中，
Figure 678993DEST_PATH_IMAGE126
为装置的加工能力矩阵，i为对应的异常装置。
S54、基于公用工程-物料的调度优化模型和调整之后的约束条件，针对该异常工况进行调度优化计算。
在上述步骤中，基于上述异常工况判断依据清单，将异常工况信号与表中的“判断依据”列进行匹配，若匹配成功，即匹配到对应的表2中的“工况名称”，继而从事先构建好的应急预案库中找到该工况的应急措施，输出应急调度方案；若未匹配成功，则基于公用工程-物料的调度优化模型和调整之后的约束条件进行优化计算
S6、基于匹配的应对措施或调度优化计算的结果，输出应急调度优化方案。
在上述方案中，工艺生产流程包括物料平衡流程、蒸汽平衡流程、燃料气平衡流程、水平衡流程以及氮气平衡流程。
此外，图6为本发明提供的一种适用于煤化工的应急调度优化系统的组成示意图，如图6所示，本发明还提供一种适用于煤化工的应急调度优化系统100，包括：
邻接矩阵构建模块101，用于对工艺生产流程进行表征以获得图形化的工艺生产流程，并依据图形化的工艺生产流程，构建邻接矩阵；
关联关系构建模块102，用于以关联函数的形式，构建公用工程与物料的关联函数；
调度优化模块103，用于基于邻接矩阵生成约束条件，进而依据约束条件和关联关系构建公用工程-物料的调度优化模型；
名称匹配模块104，用于获取异常工况信息，并基于预设的异常工况判断依据清单进行异常工况与清单中的名称匹配；
调度优化计算模块105，用于依据异常工况与名称的匹配情况，从预设的应急预案库中匹配应对措施或基于公用工程-物料的调度优化模型和约束条件进行调度优化计算；
优化方案输出模块106，基于匹配的应对措施或调度优化计算的结果，输出应急调度优化方案。
下面参考图7，其示出了适于用来实现本申请实施例的段码屏显示装置的计算机系统200的结构示意图。图7示出的段码屏显示装置仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示，计算机系统200包括中央处理单元（CPU）201，其可以根据存储在只读存储器（ROM）202中的程序或者从存储部分208加载到随机访问存储器（RAM）203中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 203中，还存储有系统200操作所需的各种程序和数据。CPU 201、ROM 202以及RAM 203通过总线204彼此相连。输入/输出（I/O）接口205也连接至总线204。
以下部件连接至I/O接口205：包括键盘、鼠标等的输入部分206；包括诸如阴极射线管（CRT）、液晶显示器（LCD）等以及扬声器等的输出部分207；包括硬盘等的存储部分208；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分209。通信部分209经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器210也根据需要连接至I/O接口205。可拆卸介质211，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器210上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分208。
特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分209从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质211被安装。在该计算机程序被中央处理单元（CPU）201执行时，执行本申请的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本申请所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
另一方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括以下方法步骤：
S1、对煤化工的工艺生产流程进行表征以获得图形化的工艺生产流程，并依据图形化的工艺生产流程，构建邻接矩阵。
S2、以关联函数的形式，构建公用工程与物料的关联关系。
S3、基于邻接矩阵生成约束条件，进而依据约束条件和关联关系构建公用工程-物料的调度优化模型。
S4、获取异常工况信息，并基于预设的异常工况判断依据清单进行异常工况与清单中的工况名称匹配。
S5、依据异常工况与工况名称的匹配情况，从预设的应急预案库中筛选出应对措施或基于公用工程-物料的调度优化模型进行调度优化计算。
S6、基于匹配的应对措施或调度优化计算的结果，输出应急调度优化方案。
在具体实施例中，煤化工企业以煤为原料，生产甲醇、乙二醇、醋酸等产品。该企业调度计划的制定，以物料平衡为主，同时考虑蒸汽平衡、氮气平衡、燃料气平衡、水平衡。图8为本发明提供的一种适用于煤化工的应急调度优化方法的某煤化工企业物料平衡模型局部示意图，图9为本发明提供的一种适用于煤化工的应急调度优化方法的某煤化工企业蒸汽平衡模型局部示意图，如图8和图9所示，分别展示了为物料平衡和蒸汽平衡构建的调度优化模型。
综上所述，本发明提供了一种适用于煤化工的应急调度优化方法、系统、设备以及介质，如图10所示，本发明综合考虑装置物料平衡、加工方案、产品产量、蒸汽平衡、燃料气平衡、水平衡、氮气平衡、物料组分等约束条件，构建公用工程-物料的集成调度优化模型。当发生装置跳车等异常工况，可快速借助专家经验匹配生成应急方案，实现系统的快速稳定，保障安全生产。进一步地，基于公用工程-物料的全局调度优化模型，考虑效益最优展开应急优化方案计算，提高企业生产效益。当生产发生较大工况变更时，可根据实际生产数据，进行关键参数的校准与更新，改进模型与生产实际的匹配度。
具体的，本发明的方案具有如下优点：
（1）集蒸汽平衡、水平衡、氮气平衡、燃料气平衡、物料平衡于一体，由一个模型实现全局计算，避免了多模型目标权重配置计算而导致的局部优化。
（2）根据生产流程组态信息动态构建模型，易拓展。
（3）集成实时数据，可对单耗等关键模型参数进行定时更新，以校准模型。
（4）区别于传统的线性模型，支持数据驱动建模，从一定程度上提升了模型的精度。
（5）充分利用知识，支持经验匹配与调度优化双模式应急计算。
（6）考虑边际利润的同时可以给出具体的生产调度策略。
由于本发明上述实施例所描述的系统/装置，为实施本发明上述实施例的方法所采用的系统/装置，故而基于本发明上述实施例所描述的方法，本领域所属技术人员能够了解该系统/装置的具体结构及变形，因而在此不再赘述。凡是本发明上述实施例的方法所采用的系统/装置都属于本发明所欲保护的范围。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例，或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。
应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何附图标记理解成对权利要求的限制。词语“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的词语“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件来具体体现。词语第一、第二、第三等的使用，仅是为了表述方便，而不表示任何顺序。可将这些词语理解为部件名称的一部分。
此外，需要说明的是，在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“实施例”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述，是指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域的技术人员在得知了基本创造性概念后，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，权利要求应该解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种修改和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也应该包含这些修改和变型在内。

Claims (10)

1.一种适用于煤化工的应急调度优化方法，其特征在于，包括：
对煤化工的工艺生产流程进行表征以获得图形化的工艺生产流程，并依据所述图形化的工艺生产流程，构建邻接矩阵；
以关联函数的形式，构建公用工程与物料的关联关系；
基于所述邻接矩阵生成约束条件，进而依据所述约束条件和关联关系构建公用工程-物料的调度优化模型；
获取异常工况信息，并基于预设的异常工况判断依据清单进行异常工况与清单中的工况名称匹配；
依据所述异常工况与工况名称的匹配情况，从预设的应急预案库中筛选出应对措施或基于所述公用工程-物料的调度优化模型进行调度优化计算；
基于所述匹配的应对措施或所述调度优化计算的结果，输出应急调度优化方案。
2.如权利要求1所述的一种适用于煤化工的应急调度优化方法，其特征在于，所述对煤化工的工艺生产流程进行表征以获得图形化的工艺生产流程，并依据所述图形化的工艺生产流程，构建邻接矩阵包括：
对煤化工的工艺生产流程进行表征，获得图形化的工艺生产流程；
依据所述图形化的工艺生产流程，确定流股流向表；所述流股流向表的表字段包括流股编码、流程流量名称、起始单元装置以及终止单元装置；
依据流股流向表中的起始单元装置和终止单元装置，获取装置集；
基于预设的编码规则，获取装置集中每一个单元装置的编码集；
依据所述编码集和所述流股流向信息表，获取每个单元装置的进出物料信息；
依据所述每个单元装置的进出物料信息，构建每个单元装置的进出矩阵；所述进出矩阵的行是单元装置名称，列是流股。
3.如权利要求1所述的一种适用于煤化工的应急调度优化方法，其特征在于，所述公用工程-物料的调度优化模型包括目标函数和约束条件；
所述目标函数为：
Figure 689129DEST_PATH_IMAGE001
其中，m为各设备的进出料变量，
Figure 137428DEST_PATH_IMAGE002
为进出料变量m的价格系数矩阵；
所述约束条件包括：
（1）进出料平衡：
Figure 949788DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 876156DEST_PATH_IMAGE004
为分流器i的出料j，
Figure 221687DEST_PATH_IMAGE005
为分流器i的进料j，deltai为分流器进出料平衡的松弛因子，
Figure 575308DEST_PATH_IMAGE006
为混合器i的出料j，
Figure 639079DEST_PATH_IMAGE007
为混合器i的进料j，deltaj为混合器进出料平衡的松弛因子；
（2）装置产耗约束：
Figure 103558DEST_PATH_IMAGE008
或采用单耗约束：
Figure 303595DEST_PATH_IMAGE009
其中，
Figure 828117DEST_PATH_IMAGE010
为装置i的出料j，
Figure 615070DEST_PATH_IMAGE011
为装置i的进料j，
Figure 273453DEST_PATH_IMAGE012
为装置i的出料j的收率系数，deltal为装置侧线产量与收率之间的松弛因子，
Figure 327997DEST_PATH_IMAGE013
为装置i的出料j的单耗矩阵；
（3）装置加工能力约束：
Figure 289000DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 563249DEST_PATH_IMAGE015
为装置i的加工能力上限矩阵，
Figure 369531DEST_PATH_IMAGE016
为装置i的加工能力下限矩阵；
（4）产品产量约束：
Figure 544160DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 410485DEST_PATH_IMAGE018
为产品的产量上限矩阵，
Figure 670565DEST_PATH_IMAGE019
为装置的加工能力下限矩阵，
Figure 280538DEST_PATH_IMAGE020
为产品的产量矩阵；
（5）物料性质约束：
Figure 512936DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 815741DEST_PATH_IMAGE022
为各物料各性质的上限矩阵，
Figure 297538DEST_PATH_IMAGE023
为各物料各性质的下限矩阵，
Figure 206808DEST_PATH_IMAGE024
为各物料的性质矩阵；
（6）物料性质传递：
Figure 887188DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 360894DEST_PATH_IMAGE026
为装置i出料j的组分a的含量，
Figure 329987DEST_PATH_IMAGE027
为装置i进料z的组分a的含量，f为装置进出料的性质传递函数；
（7）蒸汽平衡：
Figure 281763DEST_PATH_IMAGE028
其中，g为装置蒸汽产耗与其负荷之间的关联函数，
Figure 488753DEST_PATH_IMAGE029
为装置i的蒸汽产耗量，
Figure 133361DEST_PATH_IMAGE030
为z等级蒸汽的总产量，
Figure 589750DEST_PATH_IMAGE031
为z等级蒸汽的总耗量，
Figure 112261DEST_PATH_IMAGE032
为z等级蒸汽的放空量；
（8）燃料气平衡：
Figure 704916DEST_PATH_IMAGE033
其中，h为装置燃料气产耗与其物料平衡及蒸汽平衡之间的关联函数，
Figure 520425DEST_PATH_IMAGE034
为装置的燃料气产耗量，
Figure 464111DEST_PATH_IMAGE035
为未变换气净化气的流量，
Figure 23268DEST_PATH_IMAGE036
为未变换气净化气的流量上限，
Figure 939271DEST_PATH_IMAGE037
为未变换气净化气的流量下限，
Figure 660103DEST_PATH_IMAGE038
为未变换气净化气的热值，
Figure 91084DEST_PATH_IMAGE039
为提供的燃料气热值，
Figure 188353DEST_PATH_IMAGE040
为消耗的燃料气热值，
Figure 522645DEST_PATH_IMAGE041
为去火炬的热值；
（9）水平衡：
Figure 679957DEST_PATH_IMAGE042
其中，y为装置水的产耗与其物料平衡及蒸汽平衡之间的关联函数，
Figure 598234DEST_PATH_IMAGE043
为装置i的水产耗量，
Figure 499194DEST_PATH_IMAGE044
为供水总量，
Figure 920948DEST_PATH_IMAGE045
为用水总量；
（10）氮气平衡：
Figure 452423DEST_PATH_IMAGE046
其中，p为装置氮气的消耗与其物料平衡之间的关联函数，
Figure 592418DEST_PATH_IMAGE047
为等级z的备氮供给量，
Figure 297069DEST_PATH_IMAGE048
为空分提供的等级z的总氮量，
Figure 838908DEST_PATH_IMAGE049
为氮气总用量；
（11）二氧化碳平衡：
Figure 839488DEST_PATH_IMAGE050
其中，CO 2 In为低甲二氧化碳产量，CO 2 nyj为氮压机提供的二氧化碳，CO 2 Out为气化二氧化碳用量；
（12）氢碳比约束：
Figure 732357DEST_PATH_IMAGE051
其中，contentH 2 为进1#合成新鲜气体重的氢气含量，contentCO 2 为进1#合成新鲜气体中的二氧化碳含量，contentCO为进1#合成新鲜气体中的一氧化碳含量，
Figure 975120DEST_PATH_IMAGE052
为氢碳比上限值，
Figure 371466DEST_PATH_IMAGE053
为氢碳比下限值；
（13）媒介约束：
Figure 41482DEST_PATH_IMAGE054
其中，
Figure 359331DEST_PATH_IMAGE055
为气化炉i的产气量，
Figure 140205DEST_PATH_IMAGE056
为气化炉i的产气量与进煤量及煤质的关联函数，
Figure 656637DEST_PATH_IMAGE057
为进气炉i的煤质j的下限值，
Figure 763133DEST_PATH_IMAGE058
为进气炉i的煤质j的上限值。
4.如权利要求1所述的一种适用于煤化工的应急调度优化方法，其特征在于，基于所述邻接矩阵生成约束条件，进而依据所述约束条件和关联关系构建公用工程-物料的调度优化模型之后，还包括：
依据历史生产数据，对所述公用工程-物料的调度优化模型的参数进行校准与更新。
5.如权利要求1所述的一种适用于煤化工的应急调度优化方法，其特征在于，所述依据异常工况与工况名称的匹配情况，从预设的应急预案库中筛选出应对措施或基于所述公用工程-物料的调度优化模型进行调度优化计算包括：
若异常工况与工况名称匹配成功，则从预设的应急预案库中筛选出该工况名称对应的应对措施；
若异常工况与工况名称匹配不成功，则依据异常工况信息，定位该异常工况所对应的异常装置；
基于异常装置优化函数，动态调整所述约束条件的约束值；
基于所述公用工程-物料的调度优化模型和调整之后的约束条件，针对该异常工况进行调度优化计算。
6.如权利要求5所述的一种适用于煤化工的应急调度优化方法，其特征在于，所述异常装置优化函数为：
Figure 884059DEST_PATH_IMAGE059
其中，
Figure 468624DEST_PATH_IMAGE060
为装置的加工能力矩阵，i为对应的异常装置。
7.如权利要求1-6任一项所述的一种适用于煤化工的应急调度优化方法，其特征在于，所述煤化工的工艺生产流程包括物料平衡流程、蒸汽平衡流程、燃料气平衡流程、水平衡流程以及氮气平衡流程。
8.一种适用于煤化工的应急调度优化系统，其特征在于，包括：
邻接矩阵构建模块，用于对煤化工的工艺生产流程进行表征以获得图形化的工艺生产流程，并依据所述图形化的工艺生产流程，构建邻接矩阵；
关联关系构建模块，用于以关联函数的形式，构建公用工程与物料的关联关系；
调度优化模块，用于基于所述邻接矩阵生成约束条件，进而依据所述约束条件和关联关系构建公用工程-物料的调度优化模型；
名称匹配模块，用于获取异常工况信息，并基于预设的异常工况判断依据清单进行异常工况与清单中的名称匹配；
调度优化计算模块，用于依据异常工况与名称的匹配情况，从预设的应急预案库中匹配应对措施或基于所述公用工程-物料的调度优化模型和所述约束条件进行调度优化计算；
优化方案输出模块，基于所述匹配的应对措施或所述调度优化计算的结果，输出应急调度优化方案。
9.一种适用于煤化工的应急调度优化设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-7中任一项所述的一种适用于煤化工的应急调度优化方法。
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1-7中任一项所述的一种适用于煤化工的应急调度优化方法。
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