原油进厂调度是炼化企业供应链管理的关键环节,直接影响生产连续性、成本控制与整体运营
效率。传统调度方法往往将时间与空间因素分开考虑,难以有效刻画运输、库存与加工过程的动态耦
合关系,在面对复杂约束的大规模调度问题,往往存在求解效率低、调度方案适应性差等问题。为此,
本文提出了一种基于时空网络的原油进厂调度优化方法,旨在通过时空一体化建模与高效算法实现资
源动态协同与调度过程的智能决策。利用时空网络理论建立原油进厂的运输、库存和加工环节的动态
耦合关系,构建了以最小化运输与存储状态切换成本为目标的混合整数非线性规划模型。针对模型规
模大、约束耦合强的特点,本文进一步设计了拉格朗日松弛算法,通过松弛管道能力约束将原问题分
解为多个独立的子问题,用于提升求解效率。以我国某沿海特大型炼化企业为案例进行验证。试验结
果表明,相较于企业现行调度方案,本文所提优化方案在 30 天调度周期内总成本降低 19.88%,同时
所提算法求解时间仅为商用求解器 Gurobi 的 14.9%,且获得的解质量接近最优,验证了该方法在经济
性和计算效率方面的有效性。
2026/02/12
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