«Автоматизация и информатизация ТЭК»

Планирование нестационарных режимов работы крупных газотранспортных систем с применением итерационного линейно-квадратичного регулятора и методов дифференцируемой физики

УДК: 519.673
DOI: -

Авторы:

¹ НИИгазэкономика, Москва, Россия

Ключевые слова: цифровое моделирование, нестационарный режим, оптимизация, газотранспортная система, дифференцируемое программирование, нейронная сеть

Аннотация:

Управление технологическими режимами работы крупных газотранспортных систем (ГТС) невозможно представить без применения специализированных компьютерных технологий, предназначенных для моделирования и поддержки принятия управленческих решений. Современные ГТС характеризуются большой протяженностью, существенным отличием действующих технологических режимов от проектных, ростом неравномерности газопотребления. Совершенствование оперативного управления такими системами требует развития соответствующей методической и алгоритмической базы для оптимального планирования режимов их работы. В статье предлагается новый алгоритм решения некоторых задач планирования нестационарных режимов ГТС. В основу алгоритма положена имитационная нестационарная гибридная модель крупной ГТС и ее компьютерная реализация, основанная на парадигме дифференцируемой физики и использовании аппаратного ускорения вычислений на графических процессорах (GPU). Отличительной особенностью модели является ее автодифференцируемость. Предложенные математические, программные и аппаратные методы моделирования позволяют создать новую эффективную компьютерную технологию для решения актуальных расчетных задач планирования нестационарных режимов работы ГТС на верхнем уровне управления Единой системы газоснабжения (ЕСГ). Представлена математическая постановка одной задачи квазиоптимального управления нестационарными режимами. Приводятся результаты вычислительных экспериментов, выполненных на примерах реальных крупных ГТС. Обсуждаются особенности рассмотренных подходов, адекватность принятых допущений, а также перспективы дальнейшего развития методов дифференцируемого программирования и основанных на них алгоритмов оптимизации нестационарных режимов работы ГТС.

Список литературы:

1. Сухарев М.Г., Панкратов В.С., Самойлов Р.В. Оптимизация нестационарных режимов действующих магистральных газопроводов // Газовая пром-сть. – 2002. – № 9. – С. 72–75.
2. 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.
3. Сухарев М.Г., Самойлов Р.В. Анализ и управление стационарными и нестационарными режимами транспорта газа. – М.: Издат. центр РГУ нефти и газа (НИУ) им. И.М. Губкина, 2016. – 399 с.
4. Blondel M., Roulet V. The Elements of Differentiable Programming. – 2024. – 451 p. – DOI: arXiv:2403.14606
5. Белинский А.В. Дифференцируемая физика – основа цифровых двойников в нефтегазовом комплексе // Автоматизация и информатизация ТЭК. – 2024. – № 12(617). – С. 38–50.
6. Белинский А.В. Имитационная нестационарная гибридная модель крупной газотранспортной системы с аппаратным ускорением вычислений на графических процессорах // Автоматизация и информатизация ТЭК. – 2025. – № 2(619). – С. 34–47.
7. Li Weiwei, Todorov E. Iterative Linear Quadratic Regulator Design for Nonlinear Biological Movement Systems // Proc. of the First Int. Conf. on Informatics in Control, Automation and Robotics, Setúbal, Portugal, Aug. 25–28, 2004. – Vol. 1. – P. 222–229. – DOI: 10.5220/0001143902220229
8. Tassa Yu., Erez T., Todorov E. Synthesis and stabilization of complex behaviors through online trajectory optimization // 2012 IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems, Vilamoura-Algarve, Portugal, Oct. 07–12, 2012. – P. 4906–4913. – DOI: 10.1109/IROS.2012.6386025
9. Jackson B. AL-iLQR Tutorial. – URL: https://bjack205.github.io/papers/AL_iLQR_Tutorial.pdf (дата обращения 12.11.2024).
10. Tassa Yu., Mansard N., Todorov E. Control-limited differential dynamic programming // 2014 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation (ICRA), Hong Kong, China, May 31 – June 07, 2014. – P. 1168–1175. – DOI: 10.1109/ICRA.2014.6907001
11. Särkkä S., García-Fernández Á.F. Temporal Parallelization of Dynamic Programming and Linear Quadratic Control // IEEE Transactions on Automatic Control. – 2023. – Vol. 68, Issue 2. – P. 851–866. – DOI: 10.1109/TAC.2022.3147017