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LNG接收站天然气外输管网优化调度
1
作者
张振生
林素辉
+2 位作者
边远
王刚
潘明
《石油与天然气化工》
北大核心
2025年第4期43-49,共7页
目的针对LNG接收站外输管网调度中存在的峰谷电价利用不足、人工经验依赖性强和突发负荷响应滞后等问题,构建基于实时数据的智能优化调度模型,以降低外输成本并提升供气稳定性。方法通过深入研究LNG接收站外输管网系统的运行特性,建立...
目的针对LNG接收站外输管网调度中存在的峰谷电价利用不足、人工经验依赖性强和突发负荷响应滞后等问题,构建基于实时数据的智能优化调度模型,以降低外输成本并提升供气稳定性。方法通过深入研究LNG接收站外输管网系统的运行特性,建立以高压泵日电费最低为目标的优化调度模型。该模型综合考虑管网容量约束、设备运行特性及电力市场分时电价差异,采用非线性优化算法求解。利用工数科技智能体平台对接DCS、SCADA系统,实现计划调度(24 h周期)、实时调度(5 min级响应)和中周期调度(多日协同优化)的三级优化策略。结果在福建地区典型工况下验证,优化调度方案使高压泵在谷段(0:00−8:00)运行台数增加33.33%,尖峰时段(9:00−12:00,15:00−18:00)电耗降低10.71%。实际运行数据显示,日均电费节省5.81%,管网压力波动控制在±0.5 MPa以内,突发负荷响应时间缩短至5 min。结论提出的智能调度模型突破了传统经验调度的局限性,通过多时间尺度协同优化,实现了安全性与经济性的平衡。该技术可推广至同类LNG接收站,预计单站年节省电费超300万元,并为“双碳”目标下的能源设施智能化转型提供范例。
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关键词
LNG接收站
天然气外输管网
优化调度
峰谷电价
高压泵
智能体平台
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职称材料
集成分区耦合策略的物理信息神经网络模拟共轭传热过程研究
被引量：
3
2
作者
陆至彬
李依梦
+3 位作者
何畅
张冰剑
陈清林
潘明
《化工学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期5483-5493,共11页
物理信息神经网络(PINN)通过对偏微分方程组进行数学编码,实现了内嵌物理知识的深度学习,已成功地应用于流体力学和传热领域。但是,由于固体导热和流体传热间强耦合关联,通用的PINN难以有效求解上述领域内普遍存在的共轭传热问题。作为...
物理信息神经网络(PINN)通过对偏微分方程组进行数学编码,实现了内嵌物理知识的深度学习,已成功地应用于流体力学和传热领域。但是,由于固体导热和流体传热间强耦合关联,通用的PINN难以有效求解上述领域内普遍存在的共轭传热问题。作为应用较为广泛的分区耦合策略,传热系数正向温度反向法可通过分别独立求解流体域和固体域来灵活处理界面处的复杂耦合关系。本工作基于真实物性体系,利用传热系数正向温度反向法构建分区耦合PINN建模策略。以共轭传热二维和三维模型为例,将分区耦合PINN预测的多物理场结果与常规的CFD软件模拟结果进行对比,结果显示二维模型和三维模型的固体温度最大绝对误差分别为0.19 K和2.12 K,表明了分区耦合PINN策略处理真实物性下共轭传热建模问题的有效性。
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关键词
物理信息神经网络
偏微分方程
分区耦合
共轭传热
传热系数正向温度反向法
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职称材料
题名
LNG接收站天然气外输管网优化调度
1
作者
张振生
林素辉
边远
王刚
潘明
机构
中海福建天然气
有限
责任
公司
工
数
科技
(
广州
)
有限公司
出处
《石油与天然气化工》
北大核心
2025年第4期43-49,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目“化工厂智能生产“单元—过程—整厂”多尺度耦合集成与动态解耦方法研究”(22078372)。
文摘
目的针对LNG接收站外输管网调度中存在的峰谷电价利用不足、人工经验依赖性强和突发负荷响应滞后等问题,构建基于实时数据的智能优化调度模型,以降低外输成本并提升供气稳定性。方法通过深入研究LNG接收站外输管网系统的运行特性,建立以高压泵日电费最低为目标的优化调度模型。该模型综合考虑管网容量约束、设备运行特性及电力市场分时电价差异,采用非线性优化算法求解。利用工数科技智能体平台对接DCS、SCADA系统,实现计划调度(24 h周期)、实时调度(5 min级响应)和中周期调度(多日协同优化)的三级优化策略。结果在福建地区典型工况下验证,优化调度方案使高压泵在谷段(0:00−8:00)运行台数增加33.33%,尖峰时段(9:00−12:00,15:00−18:00)电耗降低10.71%。实际运行数据显示,日均电费节省5.81%,管网压力波动控制在±0.5 MPa以内,突发负荷响应时间缩短至5 min。结论提出的智能调度模型突破了传统经验调度的局限性,通过多时间尺度协同优化,实现了安全性与经济性的平衡。该技术可推广至同类LNG接收站,预计单站年节省电费超300万元,并为“双碳”目标下的能源设施智能化转型提供范例。
关键词
LNG接收站
天然气外输管网
优化调度
峰谷电价
高压泵
智能体平台
Keywords
LNG terminal
natural gas pipeline network
optimization scheduling
peak-valley electricity price
high-pressure pump
intelligent agent platform
分类号
TE832 [石油与天然气工程—油气储运工程]
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职称材料
题名
集成分区耦合策略的物理信息神经网络模拟共轭传热过程研究
被引量：
3
2
作者
陆至彬
李依梦
何畅
张冰剑
陈清林
潘明
机构
中山大学材料科学与
工
程学院
广东省石化过程节能
工
程技术研究中心
工
数
科技
(
广州
)
有限公司
出处
《化工学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期5483-5493,共11页
基金
国家自然科学基金面上项目(22078372,22078373)
广东省自然科学基金面上项目(2022A1515010479)。
文摘
物理信息神经网络(PINN)通过对偏微分方程组进行数学编码,实现了内嵌物理知识的深度学习,已成功地应用于流体力学和传热领域。但是,由于固体导热和流体传热间强耦合关联,通用的PINN难以有效求解上述领域内普遍存在的共轭传热问题。作为应用较为广泛的分区耦合策略,传热系数正向温度反向法可通过分别独立求解流体域和固体域来灵活处理界面处的复杂耦合关系。本工作基于真实物性体系,利用传热系数正向温度反向法构建分区耦合PINN建模策略。以共轭传热二维和三维模型为例,将分区耦合PINN预测的多物理场结果与常规的CFD软件模拟结果进行对比,结果显示二维模型和三维模型的固体温度最大绝对误差分别为0.19 K和2.12 K,表明了分区耦合PINN策略处理真实物性下共轭传热建模问题的有效性。
关键词
物理信息神经网络
偏微分方程
分区耦合
共轭传热
传热系数正向温度反向法
Keywords
physics-informed neural networks
partial differential equations
partitioned coupling
conjugate heat transfer
heat transfer coefficient forward temperature backward
分类号
TQ021.3 [化学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
LNG接收站天然气外输管网优化调度
张振生
林素辉
边远
王刚
潘明
《石油与天然气化工》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
集成分区耦合策略的物理信息神经网络模拟共轭传热过程研究
陆至彬
李依梦
何畅
张冰剑
陈清林
潘明
《化工学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
3
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职称材料
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0
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