CN119494251A 一种炼厂原油智能调度方法和系统 （中国石油天然气股份有限公司）_第1页
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文档简介

号后的深度强化学习模型进行炼厂原油智能调度炼厂原油调度任务转化成马尔科夫决策进行建2将炼厂原油调度问题进行马尔可夫化，并确定所述马尔可夫化与根据所述炼厂原油调度仿真环境数据、所述对应关系和所述奖励训练根据所述训练后的深度强化学习模型进行炼炼厂生产系统对仿真环境进行初始化，通过仿真环境给出智能体的状态所述仿真环境根据决策动作对决策动作中的节点状态进行更新并确定当前状态下执所述计划超限奖惩通过所述常减压装置的周期进油量之和与计划加工总量的差值确所述波动奖惩通过管输速度切换总次数、管输速度切换成本、常减压装通过SAC框架网络构建深度强化学习的策略3若当前迭代次数等于预设迭代次数，则根据深若当前迭代次数不等于预设迭代次数，则根据初始状态重新生炼厂原油调度仿真环境数据的对应关系；决策单元，与强化单元通信连接，用于根据所述训练后的深度状态确定模块，用于控制炼厂生产系统对仿真环境进行初始化，通动作确定模块，用于控制所述智能体做出决策动作更新模块，用于控制所述仿真环境根据决策动作对决策动作中的所述计划超限奖惩通过所述常减压装置的周期进油量之和与计划加工总量的差值确所述波动奖惩通过管输速度切换总次数、管输速度切换成本、常减压装45[0015]所述仿真环境根据决策动作对决策动作中的节点状态进行更新并确定当前状态6[0021]所述计划超限奖惩通过所述常减压装置的周期进油量之和与计划加工总量的差[0030]若当前迭代次数等于预设迭代次数，则根据深度强化学习模型生成新的路径数7[0050]所述计划超限奖惩通过所述常减压装置的周期进油量之和与计划加工总量的差8[0060]本发明实施例中提供一种炼厂原油智能调度方法，图1示出了本发明实施例中的[0065]所述仿真环境根据决策动作对决策动作中的节点状态进行更新并确定当前状态[0066]具体的，确定所述马尔可夫化与所述炼厂原油调度仿真环境数据的对应关系包[0071]所述计划超限奖惩通过所述常减压装置的周期进油量之和与计划加工总量的差[0080]若当前迭代次数等于预设迭代次数，则根据深度强化学习模型生成新的路径数9[0129]2)计划超限奖惩通过所述常减压装置的周期进油量之和与计划加工总量的差值油轮卸油总延期时长*延迟卸油成本+所有码头罐总库存*库存成本+所有厂内罐总库存*库TargetVCritic(目标V价

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