科研動(dòng)態(tài)
天然氣輸配網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型的可行性分析
中文題目：天然氣輸配網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型的可行性分析
論文題目：Feasibility Analysis of Optimization Models for Natural Gas Distribution Networks Using Machine Learning
錄用期刊/會(huì)議： Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (英文EI期刊)
原文DOI：https://doi.org/10.20965/jaciii.2025.p0614
原文鏈接：https://www.fujipress.jp/jaciii/jc/jacii002900030614/
錄用/見(jiàn)刊時(shí)間：2025年5月20日
作者列表：
1） 劉軍豪 中國(guó)石油大學(xué)（北京）自動(dòng)化系 博24;
2） 高小永 中國(guó)石油大學(xué)（北京）自動(dòng)化系 教師;
3） 陳曉政 中國(guó)石油大學(xué)（北京）自動(dòng)化系 博22;
文章簡(jiǎn)介:
針對(duì)天然氣管網(wǎng)調(diào)度模型復(fù)雜性增加導(dǎo)致可行性分析困難的問(wèn)題，文章將可行性分析視為一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題，開(kāi)發(fā)并評(píng)估了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（TNN）、并行分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PBNN）和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）三種模型。實(shí)驗(yàn)表明PBNN展現(xiàn)出更優(yōu)的分類(lèi)性能，并引入了一種不可行案例的溯源診斷方法，為天然氣管網(wǎng)調(diào)度模型的快速可行性分析及溯源診斷提供了實(shí)用框架。
摘要:
隨著天然氣管網(wǎng)的不斷擴(kuò)展，管道調(diào)度模型的復(fù)雜性隨之增加，使得可行性分析變得日益困難。在工程實(shí)踐中，判斷模型可行性及在模型不可行時(shí)識(shí)別沖突約束是一項(xiàng)耗時(shí)且具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，這限制了優(yōu)化模型的實(shí)際應(yīng)用。針對(duì)這一問(wèn)題，本文提出將天然氣輸配網(wǎng)絡(luò)調(diào)度優(yōu)化模型的可行性分析視為一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題，并開(kāi)發(fā)和評(píng)估了三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（TNN）、并行分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PBNN）和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）模型。通過(guò)兩個(gè)不同規(guī)模的天然氣網(wǎng)絡(luò)案例數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明PBNN模型性能最佳。此外，本研究引入了一種不可行性溯源診斷方法，為工程應(yīng)用提供了實(shí)用框架。
背景與動(dòng)機(jī):
天然氣作為重要的低碳清潔能源，其消費(fèi)量持續(xù)攀升，高效經(jīng)濟(jì)的管道運(yùn)輸是連接氣源與市場(chǎng)的關(guān)鍵。然而，隨著天然氣管網(wǎng)的擴(kuò)展，調(diào)度優(yōu)化模型的復(fù)雜性隨之增加，使得判斷給定調(diào)度方案是否可行以及識(shí)別不可行原因（即可行性分析）變得日益困難和耗時(shí)。
傳統(tǒng)的可行性分析方法依賴(lài)求解器的反復(fù)試錯(cuò)或人工經(jīng)驗(yàn)，效率低下，難以應(yīng)對(duì)大規(guī)模復(fù)雜管網(wǎng)。這一瓶頸嚴(yán)重制約了先進(jìn)優(yōu)化算法在實(shí)際調(diào)度中的應(yīng)用，因?yàn)閮?yōu)化算法的前提是存在可行解。若無(wú)法快速判斷可行性并定位不可行原因，優(yōu)化模型便難以有效落地。
因此，對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行快速、有效的可行性分析及不可行溯源診斷，對(duì)提升天然氣管網(wǎng)運(yùn)營(yíng)效率至關(guān)重要。本文針對(duì)此迫切需求，提出將天然氣輸配網(wǎng)絡(luò)調(diào)度優(yōu)化模型的可行性分析問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型快速判斷調(diào)度方案的可行性，并為不可行方案提供診斷思路，旨在為工程應(yīng)用提供高效實(shí)用的解決方案。
設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn):
為解決天然氣輸配網(wǎng)絡(luò)調(diào)度優(yōu)化模型的可行性分析問(wèn)題，即判斷給定調(diào)度配置（由一組決策變量定義）是“可行”/ “不可行”的二分類(lèi)任務(wù)，本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了三種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這些模型均以代表管網(wǎng)各運(yùn)行特征（如流量、壓力水平、組件容量）的數(shù)據(jù)作為輸入，通過(guò)多層處理特征數(shù)據(jù)，最終輸出配置可行或不可行的概率。具體模型結(jié)構(gòu)如圖1所示：
圖1 三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)
實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析:
為驗(yàn)證所提三種可行性分析模型的有效性，本研究選取了13節(jié)點(diǎn)和131節(jié)點(diǎn)兩個(gè)不同規(guī)模的天然氣管網(wǎng)模型進(jìn)行案例分析，旨在評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)集規(guī)模下的性能，并對(duì)預(yù)測(cè)為不可行的案例進(jìn)行根本原因診斷。
以13節(jié)點(diǎn)案例為例（各模型性能指標(biāo)見(jiàn)表1），PBNN模型表現(xiàn)最佳，其正確可行率（CF%）和正確不可行率（CIF%）均在90%以上，而過(guò)高估計(jì)可行區(qū)域百分比（NC%）和總錯(cuò)誤率（Total error）接近0，表明該模型能準(zhǔn)確逼近可行區(qū)域。TNN模型的性能優(yōu)于GNN模型，但兩者均不及PBNN。
Table 1. 13節(jié)點(diǎn)案例中各模型性能指標(biāo)
此外，為驗(yàn)證模型診斷不可行根本原因的能力，本文結(jié)合性能最佳的PBNN模型，借鑒不可約不可行子系統(tǒng)（IIS）思想進(jìn)行診斷，其具體流程如圖2所示。
圖2 不可行性溯因診斷流程
結(jié)論:
本文針對(duì)天然氣輸配網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型的可行性分析問(wèn)題，通過(guò)將可行性分析視為分類(lèi)問(wèn)題，開(kāi)發(fā)并評(píng)估了三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：TNN、PBNN和GNN。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，PBNN模型在不同規(guī)模的天然氣管網(wǎng)案例中均表現(xiàn)出最佳的預(yù)測(cè)性能，能夠有效地界定參數(shù)空間內(nèi)的可行邊界。此外，本文還提出了一種結(jié)合PBNN模型的不可行性溯源診斷方法，能夠快速定位導(dǎo)致模型不可行的關(guān)鍵組件，為工程應(yīng)用提供了實(shí)用的洞察。然而，當(dāng)前模型受限于管網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，未來(lái)研究應(yīng)致力于開(kāi)發(fā)適用于不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的統(tǒng)一可行性分析框架，以提升模型泛化能力。
通訊作者簡(jiǎn)介:
高小永，人工智能學(xué)院副院長(zhǎng)，教授，博士生導(dǎo)師，石大學(xué)者，校青年拔尖人才，自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)及控制科學(xué)與工程學(xué)科建設(shè)負(fù)責(zé)人，擔(dān)任北京自動(dòng)化學(xué)會(huì)常務(wù)理事、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)過(guò)程控制專(zhuān)業(yè)委員會(huì)委員、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)教育工作委員會(huì)委員、中國(guó)化工學(xué)會(huì)信息技術(shù)應(yīng)用專(zhuān)業(yè)委員會(huì)副秘書(shū)長(zhǎng)、中國(guó)系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)過(guò)程系統(tǒng)工程專(zhuān)業(yè)委員會(huì)委員等。研究領(lǐng)域?yàn)閺?fù)雜石油石化工業(yè)過(guò)程智能制造，主要方向有：機(jī)理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷、復(fù)雜工業(yè)過(guò)程建模與優(yōu)化控制、工業(yè)過(guò)程計(jì)劃與調(diào)度優(yōu)化等。主持國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目2項(xiàng)、北京市自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目1項(xiàng)、校企聯(lián)合項(xiàng)目30多項(xiàng)，發(fā)表SCI/EI等各類(lèi)論文50多篇。
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