液化天然气库存路径问题建模与算法

摘要

考虑液化天然气(LNG)的在途挥发、转移挥发与库存挥发对配送成本与风险的影响,根据LNG风险特性采用蒸汽爆炸模型量化库存和运输风险,并针对传统单因素风险评估方法的不足,结合多源数据(兴趣点密度、土地生产总值产出率和人口密度)构建多因素复合风险评估指标反映事故严重程度的空间异质性,建立库存路径问题双目标优化模型,实现多周期LNG库存和配送方案的联合优化。根据问题的特征,设计基于贪婪策略预优化并结合变邻域搜索(VNS)的多目标粒子群(MOPSO)混合优化算法,且通过标准测试函数对改进前后的MOPSO算法和非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行比较;与NSGA-Ⅱ相比,MOPSO在结合VNS前后分别具有32%和42%的收敛性优势,结合VNS混合优化相比原始MOPSO有15%的收敛性优势。最后,以广州地区LNG加气站供应体系进行案例分析。研究结果表明:库存与运输成本存在利益背反关系,且在短暂缺货时总成本较低;忽略挥发的影响会导致小批量频繁补货,从而增加不必要的运输成本;LNG挥发成本占总成本的10%~20%,库存挥发率对成本影响较大,但对风险影响很小,当库存挥发率低于2%时投资降低挥发率带来的经济效益较大,当超过2%时,投入产出比迅速降低;风险限值约束对路径选择和成本影响较大,20%风险限值的降低带来了10%总成本的提高,但20%风险限值的提高仅降低5%的总成本,说明总成本在逐步接近不考虑风险时的最低值,存在优化上限。