天然氣管網優化設計方法研究探析

張益炬

(西南石油大學研究生院,四川成都 610500)

天然氣管網優化設計方法研究探析

張益炬

(西南石油大學研究生院,四川成都 610500)

本文對天然氣管網優化設計的問題進行了描述。對目前解決這類維數很大有約束的非線性最優化問題的八種常用方法進行了歸納總結,討論分析了這些方法的優缺點,對于各種在方法在實際應用中相互結合,取長補短提高算法的尋優性能有一定的參考意義。

優化方法 天然氣管網 遺傳算法

1 引言

管網的優化設計通常是指在管網的布局規劃已經確定的條件下，主要解決管徑最優組合問題，即通過管網的水力計算來確定有關的技術參數，通過優化設計尋求系統造價最低的設計方案。天然氣管網的優化設計問題基本可以歸結為：根據管道的穩定性、強度、進出站壓力的約束以及設計變量的邊界約束等一些限制條件，以建設管網費用最小為目標函數進行優化計算，得出最優管徑組合以及相關的技術參數。

2 天然氣管網優化設計方法介紹分析

求解非線性規劃問題有兩類：一類就是化非線性為線性進行求解，另一類為直接求解。選擇合理的優化方法才能快速、準確地獲得優化結果。文中對目前所采用的各個優化方法特點進行歸納總結，在選擇過程中應揚長避短。(1)變尺度算法已被推廣成為解決約束優化問題的一個方法，它有統一計算公式，不需要精確以為搜索即可二次截止，且對目標函數性質要求不高，但是在求解高維問題時，目標函數必須可導并會受到計算機內存的限制。(2)罰函數算法(序列無約束極小化方法)原理簡單易懂，程序設計比較簡單懲罰因子選取過大會使計算數值溢出，較早收斂局部最小解，選取過小則可能得不到最優解，廣泛地與具有較強尋優能力的遺傳算法結合，提高優化的全局收斂性能和優化效率。(3)復合形算法無需目標函數的導數，不進行一維搜索，程序編寫簡單，計算量較大，收斂速度較慢，不適用于高維問題的求解，目前廣泛采用基于該算法為主導混合離散復合型求法(MDCP)。(4)遺傳算法搜索效率高，提高了不陷入局部最優解的可能性，搜索過程是隨機的且對搜索空間無特殊要求，其全局優化收斂性理論尚未得到完全解決，其相應的早熟問題尚待進一步研究解決，被廣泛應用于管網優化設計當中去。(5)啟發式算法簡單直觀易行，速度快，效率高，程序設計編寫比較簡單，不能一定保證收斂到最優解，表現不穩定，對于不同問題的不同例子可能會有不同的計算效果，包括禁忌搜索、進化計算、模擬退火、拉格朗日松弛、神經網絡等算法，是一定的直觀基礎而建構的算法。目前其中的進化算法以以廣泛地應用于工程項目優化設計當中。(6)群體智能算法有較強的結合性，易于結合于其它算法，搜索效率較低，尋優能力有待研究提高，易陷入局部最優解而停滯搜索，該算法是受自然界中螞蟻搜索事物行為而啟發提出的一種智能優化計算。其收斂性和連續空間尋優能力一直是該領域研究的核心問題。目前還沒有人在管網優化設計中運用。(7)微粒群優化算法對目標函數的性質沒有特殊要求，算法簡單，只需調整較少的參數即可容易實現，計算速度慢，效率較低，易陷入局部最優，后期迭代效率較低。該算法源于對鳥的不是行為的研究，利用該算法和其他算法相結合來解決工程的實際問題。目前還沒有人在管網優化設計中運用。(8)混沌優化算法具有遍歷性、規律性、隨機性，搜素效率較高避免陷入局部最優解，優化的效果比較粗糙，不理想。該算法按照混沌運動自身的規律和特性進行搜索優化，目前已經有人將該算法運用于原油管道系統優化設計中。

3 結論與建議

(1)對于天然氣管網優化設計問題涉及到約束條件和設計變量的類型和數量的復雜性，這使得傳統的解決方法已不能滿足其解決的要求。筆者認為對于解決不同問題不的同特性，在現有算法的基礎上，可以試圖使用相應具體的算法，并采用一些新興的智能算法的有機結合和互補的方式達到更好的求解效果。同時，筆者也建議嘗試把具有不同特點的優化設計方法和優化模型進行已達到更理想的求解效果。

(2)目前，分級優化只能得到局部問題的最優解，這并不意味著能是整個天然氣管網系統達到整體上的最優解。我們可以考慮各級協調模式，從系統論的觀點來建立從整體上能優化整個管網系統的統一模型。

(3)天然氣管網優化設計模型的復雜性使得有一些難以解決的問題存在。從目前發表的論文分析，天然氣管網優化技術尚未成熟，筆者認為，解決這樣一個大項目的問題，可以從兩個角度去考慮，第一點就是找到適當有效的優化方法求解最優化設計模型；第二要建立一個更準確，更符合實際需要，更容易解決的數學模型，這是一個不能被忽略的重點。例如我們可以從模糊數學角度考慮模糊優化設計模型或建立擴展混合網絡模型[HY-PIPENET]。

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