崔雪萌 楊昕諒 張演義 郝卓卓 白保存

北京管道陜西輸油氣分公司

 

摘要：壓縮機是天然氣壓氣站的核心設備，也是耗能最多的設備。優化壓縮機運行方案、降低能耗對降低管道生產運行成本以及減少碳排放有重要意義。以能耗最小為目標，針對壓氣站壓縮機運行提出了一個優化模型，基于氣體流動方程和壓縮機特性方程，使用主流求解器GUROBI進行求解。采用某壓氣站實際生產數據驗證了模型的有效性，為調整機組運行方案提供理論依據。

關鍵詞：天然氣管道；壓縮機；運行方案優化；特性預測；非線性優化

 

北京管道榆林壓氣站是陜京二、三線的第一座壓氣站，擁有5臺變頻電機驅動離心式壓縮機和3臺燃氣輪機驅動的離心式壓縮機，站內變頻電機的用電量占總用電量的80%以上，燃氣輪機的用氣量占總輸氣量的0.3%以上。因此優化壓縮機的能源消耗對降低管道運行成本以及減少碳排放有重要意義。壓氣站機組運行決策（機組的啟停、轉速等）由站內值班人員根據國家管網集團油氣調度中心下發的調度指令，結合實際情況制定，具有一定隨機性。本文以能耗最小為目標，針對壓縮機運行提出了一個優化模型，決策變量來自壓縮機運行方案，一系列約束條件基于氣體流動方程和壓縮機特性方程。由于約束條件存在非線性的二次約束，提出的模型為二次優化模型(Quadratic Program，QP)。使用主流求解器GUROBI進行求解。算例分析部分用壓氣站實際生產數據驗證模型的有效性。

1  國內外優化研究概述

目前國內外針對天然氣管網的優化大體上分為設計優化和運行優化兩類[1]。前者主要針對管網系統結構設計、管道材料選擇、壓氣站配置和選址進行優化[2]，優化目標有系統輸氣能力最大化[3]、運行靈活性最大化[4]、未來擴展能力最大化[5]以及投資最小化等。后者優化目標主要有操作成本最小化[6]、輸氣量最大化[7]、管道儲氣量最大化[8]、溫室氣體排放最小化[9]等。盡管研究眾多，但其優化范圍多針對管網系統，少有針對單一壓氣站的運行優化策略。本文提出的壓縮機組運行優化模型基于目前的長輸管道干線調度模式，針對性強，緊扣生產實際，更具指導意義。

2  模型建立

2.1  模型基礎

本研究的主要目的是提出優化模型以確定擁有多臺、多類型的并聯壓縮機的壓氣站最經濟的壓縮機運行方案。

（1）基礎參數。①管網系統信息：壓氣站輸氣指定量（調度中心指令），壓縮機進口壓力（由上游來氣壓力決定），下游站進口壓力（調度中心指令），到下游站距離，下游管道管材、直徑、壁厚、粗糙度，地溫；②設備信息：壓縮機特性，驅動機效率。

（2）決策變量。①壓縮機運行決策：不同時期機組運行方案（哪幾臺壓縮機運行，每臺壓縮機的轉速、流量等）；②設備能耗：不同時期壓縮機組驅動機能耗。

（3）目標函數。在考慮各項物理量及工藝約束條件下，計算出某壓氣站不同時期的壓縮機組運行方案，實現壓縮機組能耗最小目標。

（4）模型假設。為方便建模并提高模型求解效率，提出了以下假設：①長輸管道壓氣站運行時間被劃分為一系列等長的離散單位時間；②該壓氣站到下游站之間的管道是水平管，天然氣溫度不變；③輸氣指定量、下游站進站壓力已提前下達，在單位時間內不發生變化；④氣源壓力已知，且在單位時間內穩定，即壓縮機入口壓力在單位時間內為定值；⑤該壓氣站所有壓縮機都并聯，且忽略各壓縮機入口壓力因位置不同產生的差異；⑥所有壓縮機工作過程均為絕熱壓縮，且都以廠家指導手冊給出的實驗特性運行。

2.2  模型變量與約束

模型中所涉及的已知參數均以小寫字母組成的符號表示，變量均以大寫字母開頭的符號表示，參數和變量的單位備注均與后文算例所采用的單位一致。

（1）模型參數。數據集合、模型參數分別見表 1、表 2。

表 1 數據集合

表 2 模型參數

（2）變量定義。參數分別見表 3。

表 3 變量定義

（3）目標函數。以站內壓縮機驅動機總功耗（ObjP）最小為目標函數，ObjP等于站內每臺壓縮機驅動機功率（Pqi,e）乘以運行時間之和，見式（1）：

（4）控制方程。根據管道流動方程、質量守恒原理、壓縮機特性方程，建立了壓氣站壓縮機與管網聯合運行方程。

①管道流動方程：

根據假設，本壓氣站到下游站的管道為水平管道，水平管道水力計算公式及水力摩阻系數計算公式分別見式（2）、式（3）：

②壓縮機方程：

離心式壓縮機的能頭及絕熱系數計算分別見式（4）、式（5）：

壓縮機能耗與驅動機能耗計算分別見式（6）、式（7）：

壓縮機特性曲線是指在進氣狀態一定的條件下，轉速、多變效率與進氣量之間的關系，反映機組運行時工況的變化，通常用特性方程來表征特性曲線。離心壓縮機的特性方程見式（8）、式（9）[10]：

壓縮機轉速在一定范圍內，即nmin≤N≤nmax，喘振和阻塞約束見式（10）：

③管道與壓縮機聯合運行方程：

壓縮機總輸氣量等于輸氣指定量，即Qct＝qt，由于所有壓縮機并聯，根據能量守恒定律，壓縮機總輸氣量為每臺壓縮機輸氣量之和，見式（11）：

由于電機驅動的壓縮機組啟動前無需暖機，啟動較快，為預防意外情況，日常運行中至少保留一臺電驅壓縮機備用。式（12）中Ee為電驅壓縮機的編號集合，ne為電驅壓縮機的臺數：

3  算例分析

以榆林壓氣站實際生產數據為例，驗證模型的有效性。優化模型使用Python編寫程序，調用求解器GUROBI進行求解，并在4核8線程Intel CPU i7-6700（2.6 GHz）及16 GB內存的計算機上運行。

3.1  算例情況

壓氣站5臺變頻電機驅動的離心式壓縮機和3臺燃氣輪機驅動的離心式壓縮機，輸氣指定量以及壓力控制值已提前下達，如圖 1所示。

圖 1 壓氣站月指定輸氣量

根據廠家提供的壓縮機性能指標和測試數據，使用最小二乘法對壓縮機特性曲線進行擬合。以電驅離心壓縮機為例，擬合曲線如圖 2、圖 3所示，可以求出壓縮機特性方程。

圖 2 壓縮機特性曲線擬合圖

圖 3 壓縮機特性曲線擬合圖

電動機的性能受環境影響較小，而燃氣輪機的性能受環境影響比較大，溫度升高熱效率會下降，驅動機效率如圖 4所示。

圖 4 驅動機效率曲線

其他主要參數取值如表 4所示。

表 4 其他參數取值

3.2  計算結果

優化后得到了詳細的壓縮機組運行方案，如表 5所示，據此可以調整壓氣站壓縮機組運行策略。例如，1月時，依據求得的轉速，運行電驅1、3、4、5號機以及燃驅1、3號機最優。

表 5 優化后的壓縮機運行方案

優化后機組總能耗與根據經驗制定運行方案的機組總能耗對比如圖 5所示，可以看出，合理決策壓縮機的運行方案能夠降低能耗，節省運行成本，減少碳排放。對現場調整機組運行方案具有指導意義。

圖 5 壓縮機能耗對比

3.3  敏感性分析

考慮到輸氣指定量、驅動機效率的不確定性，利用控制變量法進行了敏感性分析，以量化當其他參數保持在基準值時，每個單獨參數對機組總能耗的影響。由圖 6可以看出，機組總能耗與輸氣量呈正相關，與驅動機效率呈負相關，輸氣指定量對機組總能耗的影響較大，但驅動機效率的影響仍不容小覷。

圖 6 敏感性分析

4  結論

（1）壓氣站機組運行有較大的優化空間，通過優化模型合理決策壓縮機運行方案，可以節能降耗。

（2）驅動機效率對壓縮機總能耗的影響不容小覷，有必要探究提高驅動機效率的措施。

（3）壓縮機實際運行的特性曲線與廠家所提供的測試數據會因為入口狀態、天氣、海拔等原因存在一定的差異。為了更好地指導生產，有必要獲取壓縮機的實際特性曲線，未來可以考慮使用深度學習進行大數據分析，獲得更為準確的壓縮機特性曲線。

（4）由于壓縮機特性曲線非線性程度高，求解器使用傳統算法求解效率不夠高，未來可以考慮使用遺傳算法、粒子群算法等啟發類算法進行求解。

 

參考文獻：

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作者簡介：崔雪萌，1995年生，碩士，助理工程師，2021年畢業于中國石油大學（北京），現從事長輸管道運維以及自控與電氣通信工作。聯系方式：13241820426，1102463061@qq.com。