CN116401810A - 基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法 - Google Patents
基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116401810A CN116401810A CN202310085110.1A CN202310085110A CN116401810A CN 116401810 A CN116401810 A CN 116401810A CN 202310085110 A CN202310085110 A CN 202310085110A CN 116401810 A CN116401810 A CN 116401810A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- energy
- carbon
- production
- molten salt
- equipment
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 156
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 124
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 124
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 title claims abstract description 69
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 230000009467 reduction Effects 0.000 title claims abstract description 21
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims abstract description 20
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract description 11
- 230000037149 energy metabolism Effects 0.000 claims abstract description 4
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims abstract description 4
- 230000008558 metabolic pathway by substance Effects 0.000 claims abstract description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 35
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 28
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 25
- 239000002994 raw material Substances 0.000 claims description 24
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 19
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 19
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 claims description 14
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 claims description 14
- 239000013067 intermediate product Substances 0.000 claims description 14
- 239000000047 product Substances 0.000 claims description 10
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 9
- 150000002678 macrocyclic compounds Chemical class 0.000 claims description 6
- 239000012467 final product Substances 0.000 claims description 5
- 239000007795 chemical reaction product Substances 0.000 claims description 4
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 claims description 4
- 230000002378 acidificating effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 3
- 238000010924 continuous production Methods 0.000 claims description 3
- 238000001704 evaporation Methods 0.000 claims description 3
- 230000005284 excitation Effects 0.000 claims description 3
- 239000005431 greenhouse gas Substances 0.000 claims description 3
- 238000012905 input function Methods 0.000 claims description 3
- 238000006386 neutralization reaction Methods 0.000 claims description 3
- 239000000376 reactant Substances 0.000 claims description 3
- 239000007787 solid Substances 0.000 claims description 3
- 239000002562 thickening agent Substances 0.000 claims description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 7
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 5
- 238000005338 heat storage Methods 0.000 description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 2
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 2
- 238000004134 energy conservation Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 2
- 238000012432 intermediate storage Methods 0.000 description 2
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000003638 chemical reducing agent Substances 0.000 description 1
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000012983 electrochemical energy storage Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000005206 flow analysis Methods 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000003345 natural gas Substances 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 238000005057 refrigeration Methods 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 230000009182 swimming Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/15—Correlation function computation including computation of convolution operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/02—Reliability analysis or reliability optimisation; Failure analysis, e.g. worst case scenario performance, failure mode and effects analysis [FMEA]
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/80—Management or planning
- Y02P90/84—Greenhouse gas [GHG] management systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Algebra (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Organic Low-Molecular-Weight Compounds And Preparation Thereof (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法，包括以下步骤：S1、分析熔盐制造过程的物质和能量代谢机理；S2、基于Petri网对熔盐制造过程的碳能物流进行建模并定义P/T系统；S3、构建多目标函数及约束条件，对模型进行优化；S4、采用NSGA‑II对模型进行求解，得到设备在不同宏观周期下的最优生产速率，并根据熔盐生产企业的需求选择最优生产速率。与现有技术相比，本发明采用的基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化，能够降低熔盐生产企业的能源消耗，既保证熔盐生产企业节约成本，又达到节能降碳的效果。
Description
技术领域
本发明涉及一种节能降碳方法，尤其是涉及一种基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法。
背景技术
在全球气候变化和多重环境压力下深入开展全行业节能低碳，提高能源利用率。传统工业的低能源利用效率，太阳能、风能的不稳定性，均需要配套储能来解决能源供给与需求在时间、空间、强度上的不匹配问题。根据中关村储能产业技术联盟最新发布的《全球储能市场跟踪报道》显示，截止2017年第三季度，全球已投运储能项目累计装机占比前三的分别是抽水蓄能、熔盐储热和电化学储能。在全球范围内，熔盐储热始终牢固占据着储能装机规模的第二。
熔盐储热供能是新兴的供能技术，是引导清洁供能、改善环境、提高电网稳定性的重要组成部分。最近几年，我国的熔盐储热应用也逐渐火热起来，仅2017年就有敦煌熔盐塔式10万kW光热发电项目、鲁能青海西州50MW塔式熔盐光热电站、内蒙古马可波罗梦幻城绿色熔盐供热制冷项目等7个熔盐储热项目开工。
而熔盐在制造过程中也会产生大量二氧化碳排放与能源损耗，随着熔盐的需求上升，企业也将会扩大熔盐的产能。因此关注熔盐制造过程的节能降碳变得非常有必要。
由于熔盐其生产过程中部分设备因增加了变频器或本身自带变频技术等运行方式更加灵活，导致设备的耗电量变得异常复杂，增加了整个生产过程碳能流建模的复杂性。此外，由于生产过程中部分上下游设备之间不存在中间存储区，生产过程的连续性导致设备之间的运行速度必须保持实时匹配，限制了整个生产过程设备运行优化的自由度，导致生产过程中部分设备无法运行在最佳能耗点。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法，包括以下步骤：
S1、分析熔盐制造过程的物质和能量代谢机理；
S2、基于Petri网对熔盐制造过程的碳能物流进行建模并定义P/T系统；
S3、构建多目标函数及约束条件，对模型进行优化；
S4、采用带精英策略的NSGA-II(快速非支配排序遗传算法)对模型进行求解，得到设备在不同宏观周期下的最优生产速率，并根据熔盐生产企业的需求选择最优生产速率。
进一步地，所述的步骤S1中根据《中国化工生产企业温室气体排放核算方法与报告指南》的指导得到电力与蒸汽的碳排放因子，将熔盐制造过程的总碳排放量分为化学反应产生的直接碳排放和设备用能对应的间接碳排放，公式如下：
Eg＝Er+Ete
式中，Eg为熔盐制造过程中的总碳排放，Er为化学反应产生的直接碳排放，Ete为设备用能间接产生的碳排放。
进一步地，所述的化学反应产生的直接碳排放Er为：
式中，Mr,a为酸性原料的相对分子质量，Mr,b为碱性原型的相对分子质量，44为二氧化碳的相对分子质量，mg为总的反应物原料量。
进一步地，所述的设备用能间接产生的碳排放Ete需要根据各个生产设备相加得到，公式如下：
Ete＝Ep+Ere+Ecl+Eth+Ecf+Edry
式中，Ete为所有设备的总用能间接碳排放，j为设备的数量，i为设备转变生产速率的次数，Tji为第j个设备从上次生产速率发生转变后到下次生产速率发生转变的时间，简称宏观周期，Epump为溶液泵的碳排放，Ere为中和反应器产生的碳排放，Ecl为蒸发结晶器产生的碳排放，Eth为稠厚器产生的碳排放，Ecf为离心机产生的碳排放，Edry为干燥机产生的碳排放，Pji为第j台设备在第i个宏观周期的功率，Sji为第j台设备在第i个宏观周期的消耗的每小时消耗的蒸汽量，EFe为消耗电力的碳排放因子，EFh为消耗蒸汽的碳排放因子。
进一步地，所述的步骤S2中的P/T系统是一个七元组Θ＝{P T Win Wout M V K}：
P表示为库所的合集，P＝Pn∪Pm∪Pc，采用不同样式与颜色的库所来表示能量、物质和碳的状态与流动，Pn＝Pne∪Pns表示能量所在的库所，Pne表示电能的流动，采用带锯齿状的圆圈表示，Pns表示蒸汽的流动，采用虚线双圆圈表示，其中能量库所的数量演变反映了能量对生产的支持，定量地反映了能量的消耗，具体呈现为能量流；Pm为物料所在的库所，采用实线双圆圈表示，其中物料可分为原材料、辅助材料、中间产品、最终产品等，其库所中数量的演变反映了物料的消耗与转变，具体呈现为物质流；Pc为碳排放所在的库所，采用带空心的圆圈表示，其库所中数量的演变反映了生产过程中的碳排放量，具体呈现为碳流；
T表示为变迁集，是变迁元素的集合，T＝{T1 T2 … Tn}，其中
T为连续变迁，代表连续生产的设备；
Win为输入函数，定义R+为正实数集，f(Vi)为关于速率的函数，则：
式中，Win(Ti,Pj)表示变迁Ti指向库所Pj，Win(Ti,Pj)表示物料、能源、二氧化碳从到设备出来的数量，其数量与设备的运行速度相关；
Wout为输出函数，定义R+为正实数集，f(Vi)为关于速率的函数，则：
式中，Wout(Pj,Ti)表示库所Pj指向变迁Ti，Wout(Pj,Ti)表示物料、能源、二氧化碳进入到设备的数量，其数量与设备的运行速度相关；
M＝{M0,Mτ}，其中M0表示初始生产时各个原材料、辅助材料、中间产品、最终产品的库存存量以及能量的存储量，且M通常表示为一个m维非负整数的向量，m为库所数；Mτ表示为生产τ时间后各个原材料、辅助材料、中间产品、最终产品的库存存量以及能源的消耗量；
V为变迁激发速率函数，代表设备的生产速率，V的集合为V＝{V1 V2…Vn}；由于设备存在最大和最小生产能力，Vi∈(Vmin Vmax)，其中Vi表示第i台设备，Vmin表示设备的最小生产速率，Vmax表示设备的最大生产速率；
K为库所中所能存放托肯数的上下限，代表设备与设备之间的缓冲区所能存放的原材料、辅助材料、中间产出、最终产品的上下限，Ki∈(Kmin Kmax)，Kmin表示缓冲区的最小存量，Kmax表示缓冲区的最大存量。
进一步地，所述的步骤S3中建立碳排放最小、生产产能最大以及能源消耗最低的多目标函数：
Emin,g＝Er+Ete
式中，i为熔盐生产过程中中间产品与最终产品的种类，W为比例系数，V为生产速度，Y为设备的生产产能，P为设备消耗的电能，S为设备消耗的蒸汽量，T为每个宏观周期的时间。
进一步地，所述的步骤S3中约束条件包括设备生产能力约束、缓冲区容量约束、协同级联设备生产能力约束、生产条件对设备生产能力约束以及化学反应平衡约束。
进一步地，所述的设备生产能力约束公式为：
Vimin≤Vi≤Vimax
缓冲区容量约束公式为：
Kimin≤Ki≤Kimax
协同级联设备生产能力约束公式为：
Vd＝αi×Vu
生产条件对设备生产能力约束公式为：
δi-1Vi-1≤Vi≤δi+1Vi+1
化学反应平衡约束公式为：
β1Vr,a＝β2Vr,b
其中，α，δ，β为比例系数，Vd为上游设备生产速率，Vu为下游设备生产速率，Vr,a与Vr,b分别为输送两种原料进入中和反应的速率，K为缓冲区容量大小。
进一步地，所述的步骤S4中NSGA-II将多目标划分到Pareto域中，并采用计算拥挤度的方法和精英策略使能耗点的最优解得以保存，并最终得到最优解集。
进一步地，所述的最优解集根据熔盐生产企业对实际生产的需求进行选择，若企业对生产速率无要求，选取碳排放目标函数与生产产能目标函数相除的最低值作为最佳能耗点。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1.本发明通过基于Petri网建立熔盐生产过程的碳能流分析模型，深度挖掘生产设备之间的碳能流耦合关系，并通过构建多目标函数及约束条件对模型进行优化，最后采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法对模型进行求解，得到设备在不同宏观周期下的最优生产速率，降低了熔盐生产过程中因部分设备导致的二氧化碳排放过量，节约能源消耗。
2.本发明通过在P/T系统中设定K值，K为库所中所能存放托肯数的上下限，代表设备与设备之间的缓冲区所能存放的原材料、辅助材料、中间产出、最终产品的上下限，利用K值来约束缓冲区内材料或产品的容量，以供后续设备的使用，从而有效优化整个生产过程的运行速度。
3.本发明通过采用带精英策略的NSGA-II对模型进行求解，NSGA-II将多目标划分到Pareto域中，并采用计算拥挤度的方法和精英策略使能耗点的最优解得以保存，最终得到最优解集，并可以根据企业实际生产的需求对最优解进行选择，适用于绝大多数企业，具有实用性。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为本发明的结构示意图；
图3为熔盐制造工艺流程图示意图；
图4为熔盐制造过程Petri网模型示意图；
图5为NSGA-II算法流程图；
图6为不同迭代次数下碳排放与能源消耗示意图；
图7为碳排放和碳用能变化示意图；
图8为原料、产品以及中间产品变化量示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
如图1所示，一种基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法，包括以下步骤：
S1、分析熔盐制造过程的物质和能量代谢机理；
S2、基于Petri网对熔盐制造过程的碳能物流进行建模并定义P/T系统；
S3、构建多目标函数及约束条件，对模型进行优化；
S4、采用带精英策略的NSGA-II对模型进行求解，得到设备在不同宏观周期下的最优生产速率，并根据熔盐生产企业的需求选择最优生产速率。
如图3所示，步骤S1中分析熔盐制造的工艺流程，由于熔盐制造过程需要消耗多种资源，物料资源可能有酸碱性液体、还原剂等，能源有电、煤、天然气、蒸汽等，这些资源的消耗都将产生碳排放，基于全生命周期碳足迹核算方法，确定选取大门到大门的碳足迹核算边界，根据《中国化工生产企业温室气体排放核算方法与报告指南(试行)》的指导得到电力与蒸汽的碳排放因子将熔盐制造过程的总碳排放量分为化学反应产生的直接碳排放和设备用能对应的间接碳排放，公式如下：
Eg＝Er+Ete
式中，Eg为熔盐制造过程中的总碳排放，Er为化学反应产生的直接碳排放，Ete为设备用能间接产生的碳排放。
化学反应产生的直接碳排放Er为：
式中，Mr,a为酸性原料的相对分子质量，Mr,b为碱性原型的相对分子质量，44为二氧化碳的相对分子质量，mg为总的反应物原料量。
设备用能间接产生的碳排放Ete需要根据各个生产设备相加得到，公式如下：
Ete＝Ep+Ere+Ecl+Eth+Ecf+Edry
式中，Ete为所有设备的总用能间接碳排放，j为设备的数量，i为设备转变生产速率的次数，Tji为第j个设备从上次生产速率发生转变后到下次生产速率发生转变的时间，简称宏观周期，Epump为溶液泵的碳排放，Ere为中和反应器产生的碳排放，Ecl为蒸发结晶器产生的碳排放，Eth为稠厚器产生的碳排放，Ecf为离心机产生的碳排放，Edry为干燥机产生的碳排放，Pji为第j台设备在第i个宏观周期的功率，Sji为第j台设备在第i个宏观周期的消耗的每小时消耗的蒸汽量，EFe为消耗电力的碳排放因子，EFh为消耗蒸汽的碳排放因子。
进一步地，所述的步骤S2中的P/T系统是一个七元组Θ＝{P T Win Wout M V K}：
P表示为库所的合集，P＝Pn∪Pm∪Pc，采用不同样式与颜色的库所来表示能量、物质和碳的状态与流动，Pn＝Pne∪Pns表示能量所在的库所，Pne表示电能的流动，采用带锯齿状的圆圈表示，Pns表示蒸汽的流动，采用虚线双圆圈表示，其中能量库所的数量演变反映了能量对生产的支持，定量地反映了能量的消耗，具体呈现为能量流；Pm为物料所在的库所，采用实线双圆圈表示，其中物料可分为原材料、辅助材料、中间产品、最终产品等，其库所中数量的演变反映了物料的消耗与转变，具体呈现为物质流；Pc为碳排放所在的库所，采用带空心的圆圈表示，其库所中数量的演变反映了生产过程中的碳排放量，具体呈现为碳流；
T表示为变迁集，是变迁元素的集合，T＝{T1 T2…Tn}，其中
T为连续变迁，代表连续生产的设备；
Win为输入函数，定义R+为正实数集，f(Vi)为关于速率的函数，则：
式中，Win(Ti,Pj)表示变迁Ti指向库所Pj，Win(Ti,Pj)表示物料、能源、二氧化碳从到设备出来的数量，其数量与设备的运行速度相关；
Wout为输出函数，定义R+为正实数集，f(Vi)为关于速率的函数，则：
式中，Wout(Pj,Ti)表示库所Pj指向变迁Ti，Wout(Pj,Ti)表示物料、能源、二氧化碳进入到设备的数量，其数量与设备的运行速度相关；
M＝{M0,Mτ}，其中M0表示初始生产时各个原材料、辅助材料、中间产品、最终产品的库存存量以及能量的存储量，且M通常表示为一个m维非负整数的向量，m为库所数；Mτ表示为生产τ时间后各个原材料、辅助材料、中间产品、最终产品的库存存量以及能源的消耗量；
V为变迁激发速率函数，代表设备的生产速率，V的集合为V＝{V1 V2…Vn}；由于设备存在最大和最小生产能力，Vi∈(Vmin Vmax)，其中Vi表示第i台设备，Vmin表示设备的最小生产速率，Vmax表示设备的最大生产速率；
K为库所中所能存放托肯数的上下限，代表设备与设备之间的缓冲区所能存放的原材料、辅助材料、中间产出、最终产品的上下限，Ki∈(Kmin Kmax)，Kmin表示缓冲区的最小存量，Kmax表示缓冲区的最大存量。
根据Petri的定义，如图4所示，其中Petri中各个参数如表1和表2所示：
表1 Petri网模型中库所及其含义
表2Petri网模型中变迁及其含义
并根据Petri网得到关联矩阵：
步骤S3中建立碳排放最小、生产产能最大以及能源消耗最低的多目标函数：
Emin,g＝Er+Ete
式中，i为熔盐生产过程中中间产品与最终产品的种类，W为比例系数，V为生产速度，Y为设备的生产产能，P为设备消耗的电能，S为设备消耗的蒸汽量，T为每个宏观周期的时间。
步骤S3中约束条件包括设备生产能力约束、缓冲区容量约束、协同级联设备生产能力约束、生产条件对设备生产能力约束以及化学反应平衡约束。
设备生产能力约束公式为：
Vimin≤Vi≤Vimax
缓冲区容量约束公式为：
Kimin≤Ki≤Kimax
协同级联设备生产能力约束公式为：
Vd＝αi×Vu
生产条件对设备生产能力约束公式为：
δi-1Vi-1≤Vi≤δi+1Vi+1
化学反应平衡约束公式为：
β1Vr,a＝β2Vr,b
其中，α，δ，β为比例系数，Vd为上游设备生产速率，Vu为下游设备生产速率，Vr,a与Vr,b分别为输送两种原料进入中和反应的速率，K为缓冲区容量大小。
步骤S4中NSGA-II将多目标划分到Pareto域中，并采用计算拥挤度的方法和精英策略使能耗点的最优解得以保存，并最终得到最优解集；最优解集根据熔盐生产企业对实际生产的需求进行选择，若企业对生产速率无要求，选取碳排放目标函数与生产产能目标函数相除的最低值作为最佳能耗点。
本节进行仿真进行验证。
基于Matlab对NSGA-II算法编程，设置种群70，交叉概率为0.8、变异概率0.2，在不同迭代次数下，熔盐制造系统的碳排放、电能消耗、蒸汽消耗如图6所示，表3为熔盐生产优化过程事件表。
表3熔盐生产优化过程事件表
整个系统运行4.815个小时，产生23.1106tCO2、消耗电力1244.577KW、消耗蒸汽59.6836t。其碳排放量、蒸汽消耗量、电力消耗量如图7所示。其原材料消耗状况、产品量生产状况、中间产品变化量如图8所示。可以从图中得知在整个生产过程中，生产系统将会充分利用这些中间存储区，使设备运行在改宏观周期下的最佳能耗点，从而达到节能降碳的效果。
从表4可知，优化后各熔盐制造系统总碳排放减少3.49％，但是由于熔盐生产过程中化学反应产生的碳排放是不可减少的，因此从运行设备总碳排放进行比较其碳排放减少了4.97％、电力消耗减少了3.14％、蒸汽消耗减少了5.19％。
表4熔盐生产优化前后对比表
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、分析熔盐制造过程的物质和能量代谢机理；
S2、基于Petri网对熔盐制造过程的碳能物流进行建模并定义P/T系统；
S3、构建多目标函数及约束条件，对模型进行优化；
S4、采用带精英策略的NSGA-II对模型进行求解，得到设备在不同宏观周期下的最优生产速率，并根据熔盐生产企业的需求选择最优生产速率。
2.根据权利要求1所述的一种基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法，其特征在于，所述的步骤S1中根据《中国化工生产企业温室气体排放核算方法与报告指南》的指导得到电力与蒸汽的碳排放因子，将熔盐制造过程的总碳排放量分为化学反应产生的直接碳排放和设备用能对应的间接碳排放，公式如下：
Eg＝Er+Ete
式中，Eg为熔盐制造过程中的总碳排放，Er为化学反应产生的直接碳排放，Ete为设备用能间接产生的碳排放。
3.根据权利要求2所述的一种基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法，其特征在于，所述的化学反应产生的直接碳排放Er为：
式中，Mr,a为酸性原料的相对分子质量，Mr,b为碱性原型的相对分子质量，44为二氧化碳的相对分子质量，mg为总的反应物原料量。
4.根据权利要求2所述的一种基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法，其特征在于，所述的设备用能间接产生的碳排放Ete需要根据各个生产设备相加得到，公式如下：
式中，Ete为所有设备的总用能间接碳排放，j为设备的数量，i为设备转变生产速率的次数，Tji为第j个设备从上次生产速率发生转变后到下次生产速率发生转变的时间，简称宏观周期，Epump为溶液泵的碳排放，Ere为中和反应器产生的碳排放，Ecl为蒸发结晶器产生的碳排放，Eth为稠厚器产生的碳排放，Ecf为离心机产生的碳排放，Edry为干燥机产生的碳排放，Pji为第j台设备在第i个宏观周期的功率，Sji为第j台设备在第i个宏观周期的消耗的每小时消耗的蒸汽量，EFe为消耗电力的碳排放因子，EFh为消耗蒸汽的碳排放因子。
5.根据权利要求1所述的一种基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法，其特征在于，所述的步骤S2中的P/T系统是一个七元组Θ＝{P T Win Wout M V K}：
P表示为库所的合集，P＝Pn∪Pm∪Pc，采用不同样式与颜色的库所来表示能量、物质和碳的状态与流动，Pn＝Pne∪Pns表示能量所在的库所，Pne表示电能的流动，采用带锯齿状的圆圈表示，Pns表示蒸汽的流动，采用虚线双圆圈表示，其中能量库所的数量演变反映了能量对生产的支持，定量地反映了能量的消耗，具体呈现为能量流；Pm为物料所在的库所，采用实线双圆圈表示，其中物料可分为原材料、辅助材料、中间产品、最终产品等，其库所中数量的演变反映了物料的消耗与转变，具体呈现为物质流；Pc为碳排放所在的库所，采用带空心的圆圈表示，其库所中数量的演变反映了生产过程中的碳排放量，具体呈现为碳流；
T表示为变迁集，是变迁元素的集合，T＝{T1 T2 … Tn}，其中
T为连续变迁，代表连续生产的设备；
Win为输入函数，定义R+为正实数集，f(Vi)为关于速率的函数，则：
式中，Win(Ti,Pj)表示变迁Ti指向库所Pj，Win(Ti,Pj)表示物料、能源、二氧化碳从设备中出来的数量，其数量与设备的运行速度相关；
Wout为输出函数，定义R+为正实数集，f(Vi)为关于速率的函数，则：
式中，Wout(Pj,Ti)表示库所Pj指向变迁Ti，Wout(Pj,Ti)表示物料、能源、二氧化碳进入到设备的数量，其数量与设备的运行速度相关；
M＝{M0,Mτ}，其中M0表示初始生产时各个原材料、辅助材料、中间产品、最终产品的库存存量以及能量的存储量，且M通常表示为一个m维非负整数的向量，m为库所数；Mτ表示为生产τ时间后各个原材料、辅助材料、中间产品、最终产品的库存存量以及能源的消耗量；
V为变迁激发速率函数，代表设备的生产速率，V的集合为V＝{V1 V2 … Vn}；由于设备存在最大和最小生产能力，Vi∈(Vmin Vmax)，其中Vi表示第i台设备，Vmin表示设备的最小生产速率，Vmax表示设备的最大生产速率；
K为库所中所能存放托肯数的上下限，代表设备与设备之间的缓冲区所能存放的原材料、辅助材料、中间产出、最终产品的上下限，Ki∈(Kmin Kmax)，Kmin表示缓冲区的最小存量，Kmax表示缓冲区的最大存量。
6.根据权利要求1所述的一种基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法，其特征在于，所述的步骤S3中建立碳排放最小、生产产能最大以及能源消耗最低的多目标函数：
Emin,g＝Er+Ete
式中，i为熔盐生产过程中中间产品与最终产品的种类，W为比例系数，V为生产速度，Y为设备的生产产能，P为设备消耗的电能，S为设备消耗的蒸汽量，T为每个宏观周期的时间。
7.根据权利要求1所述的一种基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法，其特征在于，所述的步骤S3中约束条件包括设备生产能力约束、缓冲区容量约束、协同级联设备生产能力约束、生产条件对设备生产能力约束以及化学反应平衡约束。
8.根据权利要求7所述的一种基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法，其特征在于，所述的设备生产能力约束公式为：
Vimin≤Vi≤Vimax
缓冲区容量约束公式为：
Kimin≤Ki≤Kimax
协同级联设备生产能力约束公式为：
Vd＝αi×Vu
生产条件对设备生产能力约束公式为：
δi-1Vi-1≤Vi≤δi+1Vi+1
化学反应平衡约束公式为：
β1Vr,a＝β2Vr,b
其中，α，δ，β为比例系数，Vd为上游设备生产速率，Vu为下游设备生产速率，Vr,a与Vr,b分别为输送两种原料进入中和反应的速率，K为缓冲区容量大小。
9.根据权利要求1所述的一种基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法，其特征在于，所述的步骤S4中NSGA-II将多目标划分到Pareto域中，并采用计算拥挤度的方法和精英策略使能耗点的最优解得以保存，并最终得到最优解集。
10.根据权利要求9所述的一种基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法，其特征在于，所述的最优解集根据熔盐生产企业对实际生产的需求进行选择，若企业对生产速率无要求，选取碳排放目标函数与生产产能目标函数相除的最低值作为最佳能耗点。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310085110.1A CN116401810A (zh) | 2023-01-31 | 2023-01-31 | 基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310085110.1A CN116401810A (zh) | 2023-01-31 | 2023-01-31 | 基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116401810A true CN116401810A (zh) | 2023-07-07 |
Family
ID=87006400
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310085110.1A Pending CN116401810A (zh) | 2023-01-31 | 2023-01-31 | 基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116401810A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116629578A (zh) * | 2023-07-11 | 2023-08-22 | 工业富联(佛山)创新中心有限公司 | 一种制造工厂排程计算的方法及系统 |
-
2023
- 2023-01-31 CN CN202310085110.1A patent/CN116401810A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116629578A (zh) * | 2023-07-11 | 2023-08-22 | 工业富联(佛山)创新中心有限公司 | 一种制造工厂排程计算的方法及系统 |
| CN116629578B (zh) * | 2023-07-11 | 2024-03-22 | 工业富联(佛山)创新中心有限公司 | 一种制造工厂排程计算的方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112633578B (zh) | 一种引调水工程影响下梯级水库群优化调度方法 | |
| CN107276127B (zh) | 考虑联络线电力交易计划的多区域互联电力系统的风电消纳优化方法 | |
| Kong et al. | Techno-economic analysis of hydrogen energy for renewable energy power smoothing | |
| He et al. | Dynamic programming with successive approximation and relaxation strategy for long-term joint power generation scheduling of large-scale hydropower station group | |
| CN111555355B (zh) | 水光蓄联合发电的调度策略及其优化方法 | |
| CN113095791B (zh) | 一种综合能源系统运行方法及系统 | |
| Fan et al. | A Bi-level optimization model of integrated energy system considering wind power uncertainty | |
| CN111753431B (zh) | 综合能源系统中最优配置的计算方法和计算设备 | |
| Li et al. | Hierarchical multi-reservoir optimization modeling for real-world complexity with application to the Three Gorges system | |
| CN109347152B (zh) | 考虑多类型电源参与调峰的随机生产模拟方法及应用 | |
| CN114580863A (zh) | 一种考虑综合需求响应的含碳捕集设备与光热电站的区域综合能源系统经济调度方法 | |
| CN116401810A (zh) | 基于Petri网的熔盐制造过程碳能流建模与节能降碳优化方法 | |
| Lei et al. | An adaptive replacement strategy-incorporated particle swarm optimizer for wind farm layout optimization | |
| Chen et al. | Scenario-based robust capacity planning of regional integrated energy systems considering carbon emissions | |
| CN114021965A (zh) | 一种梯级水电站群多目标多模式智能切换的优化调度方法 | |
| Guo et al. | Multi-objective optimization of multi-energy heating systems based on solar, natural gas, and air-energy | |
| CN111598308A (zh) | 基于回归和二重pso算法解决浆液循环泵组合优化方法 | |
| CN115860205A (zh) | 考虑跨季节调度的两阶段分布鲁棒氢储设备优化配置方法 | |
| Han et al. | Multi-stage distributionally robust optimization for hybrid energy storage in regional integrated energy system considering robustness and nonanticipativity | |
| CN115471074A (zh) | 一种综合能源微网的规划模型构建方法 | |
| CN113809780B (zh) | 一种基于改进q学习惩罚选择的微电网优化调度方法 | |
| CN111126675A (zh) | 多能互补微网系统优化方法 | |
| Hu et al. | Adaptive time division power dispatch based on numerical characteristics of net loads | |
| Zhang et al. | Optimal configuration of improved dynamic carbon neutral energy systems based on hybrid energy storage and market incentives | |
| CN117610828A (zh) | 一种步长逐密多目标梯级水电站群优化调度方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |