«Автоматизация и информатизация ТЭК»

Расчет пропускной способности участка газотранспортной системы в автоматическом режиме для целей диспетчерского управления потоками газа

УДК: 519.876.5
DOI: 10.33285/2782-604X-2022-1(582)-21-25

Авторы:

¹ НИИгазэкономика, Москва, Россия

Ключевые слова: газотранспортная система, алгоритм расчета пропускной способности участка, диспетчерское управление потоками газа, метод последовательных линейных приближений

Аннотация:

В статье рассматривается постановка задачи и алгоритм расчета пропускной способности участка газотранспортной системы (ГТС). Разработанный алгоритм в первую очередь предназначен для использования в автоматическом режиме диспетчерского управления потоками газа по ГТС газотранспортного общества или Единой системы газоснабжения в целом. В основе алгоритма лежит декомпозиция исходной задачи на подзадачу MINLP и температурный расчет. Нахождение решений, близких к глобальному оптимуму, обеспечивается использованием метода последовательных линейных приближений (SLP) для решения подзадачи MINLP. Наибольшее увеличение скорости расчета достигается за счет выполнения процедуры эквивалентирования расчетного графа ГТС. Для обеспечения сходимости алгоритма предложены подходы по использованию дополнительных слагаемых в критерии и дополнительных ограничений для дуг расчетного графа в рамках подзадачи MINLP.

Список литературы:

1. Uraikul V., Chan C.W., Tontiwachwuthikul P. A Mixed-Integer Optimization Model for Compressor Selection in Natural Gas Pipeline Network System Operations // J. of Environmental Informatics. – 2004. – Vol. 3, Issue 1. – P. 33–41. – DOI: 10.3808/jei.200400025
2. Cobos-Zaleta D., Rios-Mercado R. A MINLP model for minimizing fuel consumption on natural gas pipeline networks // XI Latin-Ibero-American conference on operations research. – 2002. – URL: https://www.researchgate.net/profile/Roger_Rios-Mercado/publication/228556610_A_MINLP_model_for_minimizing_fuel_consumption_on_natural_gas_pipeline_networks/links/55e493b908aede0b5735795b/A-MINLP-model-for-minimizing-fuel-consumption-on-natural-gas-pipeline-networks.pdf
3. Ebrahimi S.H., Afshari A.J. A mixed integer nonlinear programming model for optimizing a gas pipeline transmission linear network // Energy Equipment and Systems. – 2018. – Vol. 6, Issue 4. – P. 351–356. – DOI: 10.22059/EES.2018.33308
4. Tabkhi F. Optimization of gas transmission networks: PhD. thesis. – Institut National Polytechnique de Toulouse, 2007. – XIX, 146 p. – URL: https://oatao.univ-toulouse.fr/7665/1/tabkhi.pdf
5. Elshiekh T. Optimization of Fuel Consumption in Compressor Stations // Oil and Gas Facilities. – 2014. – Vol. 4, Issue 1. – P. 59–65. – DOI: 10.2118/173888-PA
6. Fahimnia B., Molaei R., Ebrahimi M. Genetic Algorithm Optimization of Fuel Consumption in Compressor Stations // WSEAS Transactions on Systems and Control. – 2008. – Vol. 3, Issue 1. – URL: http://www.wseas.us/e-library/transactions/control/2008/27-109.pdf
7. Zhang X., Wu C. Energy Cost Minimization of a Compressor Station by Modified Genetic Algorithms // Engineering Letters. – 2015. – Vol. 23, Issue 4. – P. 258–268.
8. Grelli G., Gilmour J. Western U. S. gas pipeline optimization program reduces fuel consumption, trims operating costs // Oil & Gas Journal. – 1986. – July. – P. 100–104.
9. Conrado B., Roger Z. A Hybrid Meta-heuristic Approach for Natural Gas Pipeline Network Optimization // Hybrid metaheuristics: Second international workshop. – 2005. – P. 54–65. – DOI: 10.1007/11546245_6
10. Сухарев М.Г., Самойлов Р.В. Анализ и управление стационарными и нестационарными режимами транспорта газа. – М.: Изд. центр РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2016. – 397 с.
11. Palacios-Gomez F., Lasdon L., Engquist M. Nonlinear Optimization by Successive Linear Programming // Managment Science. – 1982. – Vol. 28, Issue 10. – P. 1106–1120. – DOI: 10.1287/MNSC.28.10.1106
12. Химменблау Д. Прикладное нелинейное программирование. – М.: Мир, 1975. – 534 с.
13. Сарданашвили С.А. Расчетные методы и алгоритмы (трубопроводный транспорт газа). – М.: Изд-во "Нефть и газ" РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2005. – 577 с.
14. Lee J., Leyffer S. Mixed Integer Nonlinear Programming. – New York: Springer, 2012. – 707 p.