改進自適應GAPSO混合算法的風光儲微網抽油機井群錯峰間抽運行調度優化
中文題目：改進自適應GAPSO混合算法的風光儲微網抽油機井群錯峰間抽運行調度優化
論文題目：Optimization of staggered peak intermittent pumping operation scheduling of pumping unit well clusters under wind, solar and energy storage microgrid with improved adaptive GAPSO hybrid algorithm
錄用期刊/會議：Geoenergy Science and Engineering (原Journal of Petroleum Science and Engineering，中科院大類2區TOP)
原文DOI：https://doi.org/10.1016/j.geoen.2025.213897
錄用/見刊時間：2025.4
作者列表：
1） 汪 俊 中國石油大學（北京）人工智能學院 控制科學與工程 博24
2） 檀朝東 中國石油大學（北京）人工智能學院 自動化系教授
3） 陳培堯 中國石油長慶油田分公司油氣工藝研究院
4） 陸 梅 中國石油長慶油田分公司油氣工藝研究院
5） 馮 鋼 西安中控天地科技開發有限公司
6） 高小永 中國石油大學（北京）人工智能學院 自動化系教授
7） 劉 斌 中國石油大學（北京）人工智能學院 自動化系特任崗位副教授
8） 景霖茹 中國石油大學（北京）人工智能學院 控制工程 碩23
文章簡介:
本文以抽油機錯峰間抽系統每日的運行成本最低和綠電消納率最高為目標，，建立了風光儲微電網下抽油機井群錯峰間抽運行調度優化模型，采用改進自適應遺傳粒子群混合優化算法求解。
摘要:
低滲透油藏叢式井在生產中后期因供液不足常采用間抽工作方式，人工經驗制定的間抽制度往往會導致運行能耗高和成本高等問題。風光發電引入抽油機井群間抽系統后，系統面臨綠電消納能力低和綠電浪費嚴重等不足。為此，以間抽系統每日的運行成本最低和綠電消納率最高為目標，考慮了源端各裝置的功率上下限約束和荷端油井的生產約束，建立了風光儲微電網下抽油機井群錯峰間抽運行調度優化模型。采用改進自適應遺傳粒子群混合優化算法求解，與傳統優化算法求解結果比較表明，改進算法求得解的調度方案的日運行成本由改進前的170元降低至150元，綠電消納率由改進前的83%提升至86%，井群日產液量也增加了4.86%。案例分析表明，所建模型充分考慮了系統中設備的實際運行特點，通過調整蓄電池的充放電功率和電網購售電量，可有效提高系統綠電消納能力，在確保抽油機井群滿足產量需求的同時，實現了系統日常運行成本的最小化。
背景與動機:
低滲透油藏叢式井在生產中后期因供液不足常采用間抽工作方式，人工經驗制定的間抽制度往往會導致運行能耗高和成本高等問題。風光發電具有隨機性和波動性，其引入抽油機井群間抽系統后，系統面臨綠電消納能力低和綠電浪費嚴重等不足。儲能裝置能對風光發電起到“削峰填谷”作用，平抑電能波動，減少對電網購電的依賴，對保證電網運行穩定性具有重要意義。
主要內容:
本文首先構建了風光儲微網抽油機井群間抽系統結構與數學模型，然后建立了微電網下抽油機錯峰間抽運行的調度優化模型，接著采用改進的自適應遺傳粒子群混合算法進行模型求解，最后對所提出的模型進行實例驗證。
本研究系統源端由光伏機組、風機、儲能電池和高壓電網構成微電網系統為抽油機井群間抽系統供電，系統結構圖如圖1所示。
圖1 風光儲微電網下抽油機井群間抽系統結構圖
研究選取間抽系統在一個調度周期內日運行成本最低和每日綠電消納率最高為優化目標，考慮了風光出力、儲能電池充放電功率及其荷電狀態SOC等源端約束，荷端約束包括抽油機產量、功率、開井時長和運行狀態等約束。優化目標如下：
本文采用改進的自適應遺傳粒子群混合優化算法，使得遺傳算法的交叉和變異概率以及粒子群算法的慣性權重和學習因子能夠根據迭代過程中種群狀態變化進行自適應的動態調整。
算法求解流程如下：
圖2 改進算法求解流程
實驗結果及分析:
本文選取長慶油田叢式井組YXX生產數據進行案例分析。井組中包含10臺抽油機井，根據光伏和風機數學模型預測風光發電功率。調度周期為24小時，以1小時為時間間隔來確定每天的調度計劃。
圖3是光伏、風機和抽油機井群錯峰間抽系統的日前調度計劃示意圖。根據此計劃，系統日運行成本為150.19元，綠電消納率為86.08%，井群日產液量為37.42m3。圖4和圖5分別是此調度計劃時抽油機井群運行狀態變化情況和儲能電池的SOC變化情況。
圖3 風光發電與抽油機井群間抽系統的日前調度計劃
圖4 抽油機井群運行狀態
圖5 蓄電池的荷電狀態SOC
系統運行過程中，儲能電池能很好地起到“削峰填谷”的作用，平抑風光電能波動，提高系統運行的穩定性和可靠性。在風光發電不足以滿足抽油井群用電需求時，儲能電池優先于高壓電網供電，減少了對高壓電網購電的依賴，能有效降低系統運行的經濟成本。
結論:
（1）本文針對引入風光儲的抽油機井群間抽系統面臨的經濟效益欠佳和綠電消納能力不足問題，提出了風光儲微網抽油機井群錯峰間抽運行調度優化模型，并采用改進的自適應遺傳粒子群混合算法進行求解
（2）對計算實例的分析表明，蓄電池對風光新能源發電起到了削峰填谷的作用，平抑風光電能波動，能保證系統運行的穩定性和可靠性，并優先于電網供電，能減少對電網的購電依賴，降低系統運行成本，提高綠電消納能力。
（3）相比于傳統啟發式優化算法，提出的AGAPSO算法在跳出局部最優解、進入全局最優解以及加快收斂速度方面表現出更高的效率，幫助節省了系統日常運行成本，增強了綠電消納能力，提高了井群日產液量。
作者簡介:
汪俊，在讀博士研究生，主要從事采油氣井場多能互補微網調度優化研究。
通訊作者簡介:
檀朝東，男，博士，教授，正高級工程師，博士生導師。現在中國石油大學（北京）人工智能學院教師，主要從事檢測技術與自動化裝置、數據驅動理論與方法等研究，致力于低碳智能油氣田、油氣生產物聯網大數據和油氣舉升設備故障診斷的關鍵核心技術研究及應用。