本发明涉及液化天然气，尤其涉及一种lng加工过程能源消耗预测方法及装置。
背景技术：
1、本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
2、现有的lng(liquefied natural gas，液化天然气)接收站能源消耗预测，通常采用历史数据回归方法进行预测或基于热力学方法建立lng接收站严格机理模型进行预测，但是历史数据回归方法对不同的生产工况的适应性较差，容易产生较大的预测偏差，基于热力学方法建立lng接收站严格机理模型，求解耗时长，容易求解失败，效率较差。
技术实现思路
1、本发明实施例提供一种lng加工过程能源消耗预测方法，用以适应不同的lng生产工况，提高lng加工过程能源消耗预测效率和预测准确度，该方法包括：
2、根据lng接收站的lng加工过程，建立lng接收站生产物理模型；所述lng接收站生产物理模型包括多个域，所述域由具有相同功效的物理单元组合而成，所述物理单元包括lng储罐、低压泵、高压泵、低温液体bog压缩机、开架式海水汽化器orv、浸没燃烧式气化器scv其中之一或任意组合；
3、根据lng接收站实际生产需求，确定多个域的工艺物流资源的分配约束条件；所述工艺物流资源包括lng、bog、高压天然气ng其中任一或任意组合；
4、根据多个域的工艺物流资源的分配约束条件，确定每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值；
5、根据每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值，确定每个域的各物理单元的工艺物流资源输入值、工艺参数和能源消耗值；所述工艺参数包括工艺物流资源的流量数据；
6、根据每个域的各物理单元的工艺物流资源输入值、工艺参数和能源消耗值，输出lng加工过程能源消耗预测值。
7、进一步地，所述多个域的工艺物流资源的分配约束条件包括如下之一或任意组合：
8、不同域之间的工艺物流资源分配优先级、不同域之间的工艺物流资源分配比例、不同域之间的工艺物流资源分配量的关系、每个域的工艺物流资源分配量的上限值和下限值。
9、在一个实施例中，根据多个域的工艺物流资源的分配约束条件，确定每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值，可以包括：
10、采用序贯算法，根据多个域的工艺物流资源的分配约束条件，确定每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值。
11、在一个实施例中，根据多个域的工艺物流资源的分配约束条件，确定每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值，可以包括：
12、利用每个域的能源消耗值、每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值，建立以所有域的能源消耗值之和为最小的第一目标函数，以该第一目标函数作为序贯算法的第一优先级；
13、以不同域之间的工艺物流资源分配量的关系，作为序贯算法的第二优先级；
14、以不同域之间的工艺物流资源分配优先级，以及每个域的工艺物流资源分配量的上限值和下限值，作为序贯算法的第三优先级；
15、基于序贯算法，按第一优先级、第二优先级和第三优先级的顺序，对每个优先级对应的域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值进行求解，输出每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值。
16、在一个实施例中，根据每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值，确定每个域的各物理单元的工艺物流资源输入值、工艺参数和能源消耗值，可以包括：
17、根据每个域的物理单元的生产特点，建立每个域对应的域内能源消耗优化模型，所述域内能源消耗优化模型包括以域内所有物理单元的能源消耗值之和为最小的第二目标函数、和域内每个物理单元的能源消耗计算模型，所述能源消耗计算模型根据气液两相闪蒸算法或气液相平衡原理建立；
18、根据每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值，对每个对应的域内每个物理单元的能源消耗计算模型进行求解，输出每个域对应的域内每个物理单元的初始的工艺参数；
19、根据每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值、每个域对应的域内每个物理单元的初始的工艺参数，对对应的域内能源消耗优化模型进行迭代优化求解，输出每个域的各物理单元的工艺物流资源输入值、工艺参数和能源消耗值。
20、在一个实施例中，在输出lng加工过程能源消耗预测值后，还可以包括：
21、根据lng加工过程能源消耗预测值，确定每个域各物理单元的加工负荷参数、启停参数、控制参数；
22、根据每个域各物理单元的加工负荷参数、启停参数、控制参数，确定lng接收站的lng生产加工配置参数。
23、本发明实施例还提供一种lng加工过程能源消耗预测装置，用以适应不同的lng生产工况，提高lng加工过程能源消耗预测效率和预测准确度，该装置包括：
24、lng接收站生产物理模型建立模块，用于根据lng接收站的lng加工过程，建立lng接收站生产物理模型；所述lng接收站生产物理模型包括多个域，所述域由具有相同功效的物理单元组合而成，所述物理单元包括lng储罐、低压泵、高压泵、bog压缩机、orv、scv其中之一或任意组合；
25、资源分配约束条件确定模块，用于根据lng接收站实际生产需求，确定多个域的工艺物流资源的分配约束条件；所述工艺物流资源包括lng、bog、高压天然气ng其中任一或任意组合；
26、域处理模块，用于根据多个域的工艺物流资源的分配约束条件，确定每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值；
27、域内部细化处理模块，用于根据每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值，确定每个域的各物理单元的工艺物流资源输入值、工艺参数和能源消耗值；所述工艺参数包括工艺物流资源的流量数据；
28、能源消耗预测值输出模块，用于根据每个域的各物理单元的工艺物流资源输入值、工艺参数和能源消耗值，输出lng加工过程能源消耗预测值。
29、在一个实施例中，所述多个域的工艺物流资源的分配约束条件包括如下之一或任意组合：
30、不同域之间的工艺物流资源分配优先级、不同域之间的工艺物流资源分配比例、不同域之间的工艺物流资源分配量的关系、每个域的工艺物流资源分配量的上限值和下限值。
31、在一个实施例中，域处理模块具体用于：
32、采用序贯算法，根据多个域的工艺物流资源的分配约束条件，确定每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值。
33、在一个实施例中，域处理模块具体用于：
34、利用每个域的能源消耗值、每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值，建立以所有域的能源消耗值之和为最小的第一目标函数，以该第一目标函数作为序贯算法的第一优先级；
35、以不同域之间的工艺物流资源分配量的关系，作为序贯算法的第二级优先级；
36、以不同域之间的工艺物流资源分配优先级，以及每个域的工艺物流资源分配量的上限值和下限值，作为序贯算法的第三级优先级；
37、基于序贯算法，按第一级优先级、第二级优先级和第三级优先级的顺序，对每个优先级对应的域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值进行求解，输出每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值。
38、在一个实施例中，域内部细化处理模块具体用于：
39、根据每个域的物理单元的生产特点，建立每个域对应的域内能源消耗优化模型，所述域内能源消耗优化模型包括以域内所有物理单元的能源消耗值之和为最小的第二目标函数、和域内每个物理单元的能源消耗计算模型，所述能源消耗计算模型根据气液两相闪蒸算法或气液相平衡原理建立；
40、根据每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值，对每个对应的域内每个物理单元的能源消耗计算模型进行求解，输出每个域对应的域内每个物理单元的初始的工艺参数；
41、根据每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值、每个域对应的域内每个物理单元的初始的工艺参数，对对应的域内能源消耗优化模型进行迭代优化求解，输出每个域的各物理单元的工艺物流资源输入值、工艺参数和能源消耗值。
42、在一个实施例中，该装置还可以包括：
43、lng加工方案确定模块，用于在能源消耗预测值输出模块输出lng加工过程能源消耗预测值后，根据lng加工过程能源消耗预测值，确定每个域各物理单元的加工负荷参数、启停参数、控制参数；
44、根据每个域各物理单元的加工负荷参数、启停参数、控制参数，确定lng接收站的lng生产加工配置参数。
45、本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述lng加工过程能源消耗预测方法。
46、本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述lng加工过程能源消耗预测方法。
47、本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述lng加工过程能源消耗预测方法。
48、本发明实施例中，根据lng接收站的lng加工过程，建立lng接收站生产物理模型；所述lng接收站生产物理模型包括多个域，所述域由具有相同功效的物理单元组合而成，所述物理单元包括lng储罐、低压泵、高压泵、bog压缩机、orv、scv其中之一或任意组合；根据lng接收站实际生产需求，确定多个域的工艺物流资源的分配约束条件；所述工艺物流资源包括lng、bog、高压天然气ng其中任一或任意组合；根据多个域的工艺物流资源的分配约束条件，确定每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值；根据每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值，确定每个域的各物理单元的工艺物流资源输入值、工艺参数和能源消耗值；所述工艺参数包括工艺物流资源的流量数据；根据每个域的各物理单元的工艺物流资源输入值、工艺参数和能源消耗值，输出lng加工过程能源消耗预测值。本发明实施例中充分考虑了lng接收站实际生产需求，提前确定工艺物流资源的分配约束条件，可以适应不同的lng生产工况，满足了各lng接收站的需求，并根据lng接收站的lng加工过程，建立lng接收站生产物理模型，划分多个域，依次确定域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值、和域内部各物理单元的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值，将lng加工过程能源消耗预测从大的预测范围层层缩小，最后输出lng加工过程能源消耗预测值，有效的提高了lng加工过程能源消耗预测效率和预测准确度。
1.一种lng加工过程能源消耗预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个域的工艺物流资源的分配约束条件包括如下之一或任意组合：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据多个域的工艺物流资源的分配约束条件，确定每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据多个域的工艺物流资源的分配约束条件，确定每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个域的工艺物流资源输入值和工艺物流资源输出值，确定每个域的各物理单元的工艺物流资源输入值、工艺参数和能源消耗值，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在输出lng加工过程能源消耗预测值后，还包括：
7.一种lng加工过程能源消耗预测装置，其特征在于，包括：
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述多个域的工艺物流资源的分配约束条件包括如下之一或任意组合：
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，域处理模块具体用于：
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，域处理模块具体用于：
11.如权利要求7所述的装置，其特征在于，域内部细化处理模块具体用于：
12.如权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
13.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一所述方法。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一所述方法。
15.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一所述方法。
