一种面向绿色甲醇制备的系统协同优化调控方法与流程

本发明涉及甲醇制备优化调度，尤其是涉及一种面向绿色甲醇制备的系统协同优化调控方法。

背景技术：

1、过去，人们的各类生产活动很大程度依赖于化石燃料的使用，这导致了大量温室气体的排放，世界正经历着以全球变暖、极端天气气候事件趋多为特征的气候变化。

2、其中，直接空气碳捕集(dac)，以其灵活性高，易于广泛布置得到较多的关注。且直接空气碳捕集技术相较于传统火电厂和工业碳捕集装置来说，受nox、sox等气体杂质的影响较小。除此以外，直接空气碳捕集技术还可以与其他较低品味的热源集成，如太阳能、地热能等，实现能量的梯级利用。

3、目前，ccus技术中的二氧化碳资源化、高值化利用正在受到广泛的关注，其中二氧化碳合成甲醇最受瞩目。据国际可再生能源署(irena)分类，以ccus技术捕集的二氧化碳同绿氢一同为原料所生产的甲醇属于“可再生甲醇”，也称为绿色甲醇，是全球公认的低碳原料及低碳燃料。

4、现有技术中已存在对于绿色甲醇的制备方法和设备，如公开号为cn117654402a，名称为一种耦合直接空气碳捕集与利用的绿色甲醇制备系统及方法的中国发明申请，公开了通过强碱性溶液吸收的方式将大气中的二氧化碳进行捕集，并以此为原料，与电解水系统产生的氢气混合并反应，生成液相粗甲醇以及部分未完全反应的气体。液相粗甲醇通过后续两级蒸馏塔的再加工获得绿色甲醇。另外如公开号为cn117779056a，名称为光伏电解水制氢与生物质合成甲醇耦合一体化系统及方法的中国发明申请，其系统包括光伏电解水制氢系统和生物质合成甲醇系统，两者耦合于一体；所述光伏电解水制氢系统利用光伏所产生的电能来电解水制取氢气；其中一部分氢气用于生物质合成甲醇工艺时进行配氢；另一部分氢气经过氢气纯化装置后产生纯化氢气，分成两个支路。现有的设备能够实现对绿色甲醇的制备，但都缺少针对绿色甲醇制备过程中各子系统的协同优化控制，不能保证绿色甲醇制造过程的高效、平稳和环保。

技术实现思路

1、本发明主要是解决现有绿色甲醇制备过程缺少针对个子系统的协同优化控制，制造过程存在低效、不平稳、不环保的问题，提供了一种面向绿色甲醇制备的系统协同优化调控方法。

2、本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种面向绿色甲醇制备的系统协同优化调控方法，包括以下步骤：

3、确定协同优化关系，包括负荷波动协同，质量波动协同， 二氧化碳与氢气一致性精确控制；

4、建立各协同优化关系的目标模型，包括：

5、通过量化系统输入的氢气和二氧化碳流量或系统输出的甲醇流量的方差，以负荷波动的最小化建立负荷波动协同目标模型；

6、通过量化产品纯度的方差，以纯度波动的最小化建立质量波动协同目标模型；

7、通过确保氢气和二氧化碳的摩尔流量比保持在化学反应式要求范围内，建立二氧化碳与氢气一致性精确控制目标模型；

8、计算获取反映不同目标相对重要性的权重，以多目标协同优化为目的，将多个目标整合构建综合目标函数；

9、设定协同优化的约束条件，求解综合目标函数获得最优协同优化控制策略。

10、本发明以绿色甲醇制造过程的高效、平稳、环保运行为目标，根据甲醇生产流程中的电解制氢系统、二氧化碳捕集与提纯系统、甲醇合成系统三个子系统之间关系建立协同优化关系目标模型，将多个目标整合成综合目标函数，通过对目标函数求取最优解来获取最优协同控制策略。本发明实现了各子系统压力、温度、流量等过程变量的工艺协同，严格满足工艺指标要求，同时使得负荷波动、质量波动、产率波动极小化。本发明以绿色甲醇制造过程的高效、平稳、环保运行为目标，设计甲醇制备全流程协同优化调控方案，在各子系统预测控制的基础上，实现全流程协同调控，满足二氧化碳与氢气的一致性精确控制。

11、建立负荷波动协同目标模型具体包括：通过量化系统输入的氢气和二氧化碳流量或系统输出的甲醇流量的方差，以负荷波动的最小化建立负荷波动协同目标模型。

12、具体表示如下，假设有流量f(t)，其平均值为fa，则负荷波动δf(t)表示为：

13、δf(t)=f(t)- fa

14、负荷波动的方差σf2为：

15、σf2=1/t∫t0tf(δf(t))2dt

16、其中，t=tf-t0是整个操作周期，t0和tf分别为起始和结束时间。

17、建立质量波动协同目标模型具体包括：通过量化产品纯度的方差，以纯度波动的最小化建立质量波动协同目标模型。

18、具体表示如下，假设纯度cmeoh(t)，其平均值为cmeoh.a，则甲醇纯度的偏差δcmeoh(t)表示为：

19、δcmeoh(t)= cmeoh(t)- cmeoh.a

20、纯度的方差σcmeoh2为：

21、σcmeoh2=1/t∫t0tf(δcmeoh(t))2dt

22、其中，t=tf-t0是整个操作周期，t0和tf分别为起始和结束时间。

23、建立二氧化碳与氢气一致性精确控制目标模型，具体包括：

24、通过确保氢气和二氧化碳的摩尔流量比保持在化学反应式要求范围内，建立二氧化碳与氢气一致性精确控制目标模型。

25、具体表示如下，一致性可以通过确保氢气和二氧化碳的摩尔流量比r(t)保持在化学反应式要求的理论摩尔流量比rstoich范围内来实现，实际的摩尔流量比r(t)可表示为：

26、r(t)=fh2(t)/fco2(t)

27、其中，fh2(t)和fco2(t)分别是时间t的氢气和二氧化碳流量。

28、一致性控制的目标模型jt为：

29、jt=1/t∫t0tf(r(t)-rstoich)2dt。

30、作为一种优选方案，确定协同优化关系，还包括产率波动协同，能耗和排放协同，建立协同优化关系的目标模型。

31、进一步的，协同优化关系还包括产率波动协同，能耗和排放协同，根据这两个协同优化关系建立对应的目标模型，并且在计算权重时，考虑五个目标模型进行计算，获取对应五个目标模型的权重，以负荷波动协同，质量波动协同，产率波动协同，二氧化碳与氢气一致性精确控制，能耗和排放协同多目标协同优化为目的，将多个目标整合构建综合目标函数，求解最优协同优化控制策略。

32、作为一种优选方案，建立能耗与排放协同目标模型，具体包括：

33、通过量化操作时间内能耗功率的总量，以总能耗最小化建立能耗协同目标模型；

34、通过量化操作时间内排放的二氧化碳总量，以总排放量最小化建立二氧化碳排放协同目标模型；

35、对能耗协同目标模型和二氧化碳排放协同目标模型进行加权和建立能耗与排放协同目标模型。

36、能耗e(t)在时间t的表达式通常与设备的能耗功率p(t)和操作时间t有关，能耗的协同优化通过最小化总能耗来实现：

37、jenergy=∫t0tfp(t) dt

38、其中p(t)为在时间t的能耗功率，如千瓦特，kw；t0和tf分别为起始和结束时间。

39、二氧化碳排放量eco2(t)可以通过量化在时间t排放的二氧化碳的总量来表示，二氧化碳排放的协同优化可以通过最小化总排放量来实现：

40、jco2=∫t0tfeco2(t) dt

41、在实际的协同优化中，能耗和二氧化碳排放通常需要同时考虑，能耗与排放协同目标模型可以表示为这些目标的加权和：

42、jtotal=ωenergy* jenergy+ωco2* jco2

43、其中，ωenergy和ωco2是能耗和二氧化碳排放的权重，用于平衡这两个目标的重要性。

44、作为一种优选方案，根据层次分析法确定各协同优化关系的权重。

45、具体的为，构建层次结构模型，这里以五个协同优化关系为例。

46、目标层：绿色甲醇制备系统的协同优化。

47、准值层：负荷波动协同、质量波动协同、二氧化碳与氢气一致性精确控制、能耗和排放协同。

48、方案层：无需方案层。

49、成对比较

50、为准则层的每个准则与其他准则进行成对比较，设定每个准则相对于另一个准则的重要性，并实用1-9尺度进行评分，构建一个n*n的成对比较矩阵，其中n为准则的数量。

51、构建成对比较矩阵

52、对于5个准则，构建比较矩阵a

53、

54、其中，aij表示准则i相对于准则j的重要性评分（aii=1，=1/ aji）。

55、计算权重

56、求得a的最大特征值λmax。

57、对应λmax的特征向量，经归一化处理后，即为准则层的权重向量ω。

58、一致性检验

59、计算一致性指标ci和一致性比率cr，检验成对比较的一致性。

60、一致性指数ci：

61、ci=(λmax-n)/(n-1)

62、一致性比率cr：

63、cr=ci/cirandom

64、如果cr<0.1，则认为判断矩阵具有满意的一致性。

65、作为一种优选方案，建立产率波动协同目标模型，具体包括：

66、通过量化甲醇产量的方差，以产率波动最小化建立产率波动协同目标模型。

67、具体表示如下，假设甲醇产量为pmeoh(t)，其平均值为pmeoh.a，则产率偏差δpmeoh(t)表示为：

68、δpmeoh(t) = pmeoh(t)-pmeoh.a

69、产率方差σpmeoh2为：

70、σpmeoh2=1/t∫t0tf(δpmeoh(t))2dt

71、其中，t=tf-t0是整个操作周期，t0和tf分别为起始和结束时间。

72、作为一种优选方案，所述的设定协同优化的约束条件，具体包括：

73、反映条件约束：

74、tmin≤t≤tmax

75、pmin≤p≤pmax

76、其中，tmin、tmax分别为反应温度最小值和最大值，pmin、pmax分别为反应压力最小值和最大值；

77、流量约束：

78、fmin≤fh2，fco2，fmeoh≤fmax

79、其中，fh2，fco2，fmeoh分别为氢气流量、二氧化碳流量、甲醇流量，fmin、fmax分别为流量最小值和最大值；

80、纯度约束：

81、cmeoh,min≤cmeoh≤cmeoh,max

82、其中，cmeoh,min、cmeoh,max分别为甲醇纯度最小值和最大值；

83、排放约束：

84、eco2≤eco2,limit

85、其中，eco2,limit为二氧化碳排放限值；

86、催化剂活性约束：

87、amin≤a≤amax

88、其中，amin、amax分别为催化剂活性最小值和最大值；

89、循环气回收利用约束：

90、rmin≤r≤rmax

91、其中，rmin、rmax分别为循环气流量比例最小值和最大值。

92、作为一种优选方案，结合权重，以多个目标整合构建综合目标函数，综合目标函数为：

93、jtotal= ω1 j1+ω2 j2+ω3 j3

94、其中，ji为第i个协同优化关系目标模型，ωi为对应目标模型的权重。

95、本方案中目标函数中j1- j3分别对应负荷波动协同模型、质量波动协同模型、二氧化碳与氢气一致性精确控制模型。将负荷波动协同模型、质量波动协同模型、二氧化碳与氢气一致性精确控制模型分别与其对应的权重相乘后再相加，获得综合目标函数。

96、作为一种优选方案，求解综合目标函数获得最优协同优化控制策略，具体包括：

97、综合目标函数采用多目标遗传算法计算得到最优协同优化控制策略。

98、本方案中采用多目标遗传算法（moga）来求解目标函数，找到所在约束条件下的最优解或者一组可行的解集，作为最优协同优化控制策略。综合负荷波动最小化、纯度波动最小化、二氧化碳与氢气一致性为目标，结合设定的约束条件，通过多目标遗传算法进行求解，获得最优解作为最优协同优化控制策略。另外还可以采用如遗传算法、粒子群优化等优化算法进行求解上述优化问题。

99、因此，本发明的优点是：以绿色甲醇制造过程的高效、平稳、环保运行为目标，根据甲醇生产流程中的电解制氢系统、二氧化碳捕集与提纯系统、甲醇合成系统三个子系统之间关系建立协同优化关系目标模型，将多个目标整合成综合目标函数，通过对目标函数求取最优解来获取最优协同控制策略。本发明实现了各子系统压力、温度、流量等过程变量的工艺协同，严格满足工艺指标要求，同时使得负荷波动、质量波动、产率波动极小化。本发明以绿色甲醇制造过程的高效、平稳、环保运行为目标，设计甲醇制备全流程协同优化调控方案，在各子系统预测控制的基础上，实现全流程协同调控，满足二氧化碳与氢气的一致性精确控制。