中文题目：改进自适应GAPSO混合算法的风光储微网抽油机井群错峰间抽运行调度优化

论文题目：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

录用期刊/会议：Geoenergy Science and Engineering (原Journal of Petroleum Science and Engineering，中科院大类2区TOP)

原文DOI：http://doi.org/10.1016/j.geoen.2025.213897

录用/见刊时间：2025.4

作者列表：

1） 汪　俊 中国天天色天天（北京）人工智能学院 控制科学与工程 博24

2） 檀朝东 中国天天色天天（北京）人工智能学院 自动化系教授

3） 陈培堯 中国石油长庆油田分公司油气工艺研究院

4） 陆　梅 中国石油长庆油田分公司油气工艺研究院

5） 冯　钢 西安中控天地科技开发有限公司

6） 高小永 中国天天色天天（北京）人工智能学院 自动化系教授

7） 刘　斌 中国天天色天天（北京）人工智能学院 自动化系特任岗位副教授

8） 景霖茹 中国天天色天天（北京）人工智能学院 控制工程 硕23

 

文章简介:

本文以抽油机错峰间抽系统每日的运行成本最低和绿电消纳率最高为目标，，建立了风光储微电网下抽油机井群错峰间抽运行调度优化模型，采用改进自适应遗传粒子群混合优化算法求解。

摘要:

低渗透油藏丛式井在生产中后期因供液不足常采用间抽工作方式，人工经验制定的间抽制度往往会导致运行能耗高和成本高等问题。风光发电引入抽油机井群间抽系统后，系统面临绿电消纳能力低和绿电浪费严重等不足。为此，以间抽系统每日的运行成本最低和绿电消纳率最高为目标，考虑了源端各装置的功率上下限约束和荷端油井的生产约束，建立了风光储微电网下抽油机井群错峰间抽运行调度优化模型。采用改进自适应遗传粒子群混合优化算法求解，与传统优化算法求解结果比较表明，改进算法求得解的调度方案的日运行成本由改进前的170元降低至150元，绿电消纳率由改进前的83%提升至86%，井群日产液量也增加了4.86%。案例分析表明，所建模型充分考虑了系统中设备的实际运行特点，通过调整蓄电池的充放电功率和电网购售电量，可有效提高系统绿电消纳能力，在确保抽油机井群满足产量需求的同时，实现了系统日常运行成本的最小化。

背景与动机:

低渗透油藏丛式井在生产中后期因供液不足常采用间抽工作方式，人工经验制定的间抽制度往往会导致运行能耗高和成本高等问题。风光发电具有随机性和波动性，其引入抽油机井群间抽系统后，系统面临绿电消纳能力低和绿电浪费严重等不足。储能装置能对风光发电起到“削峰填谷”作用，平抑电能波动，减少对电网购电的依赖，对保证电网运行稳定性具有重要意义。

主要内容:

本文首先构建了风光储微网抽油机井群间抽系统结构与数学模型，然后建立了微电网下抽油机错峰间抽运行的调度优化模型，接着采用改进的自适应遗传粒子群混合算法进行模型求解，最后对所提出的模型进行实例验证。

本研究系统源端由光伏机组、风机、储能电池和高压电网构成微电网系统为抽油机井群间抽系统供电，系统结构图如图1所示。

图1 风光储微电网下抽油机井群间抽系统结构图

研究选取间抽系统在一个调度周期内日运行成本最低和每日绿电消纳率最高为优化目标，考虑了风光出力、储能电池充放电功率及其荷电状态SOC等源端约束，荷端约束包括抽油机产量、功率、开井时长和运行状态等约束。优化目标如下：

 

 

本文采用改进的自适应遗传粒子群混合优化算法，使得遗传算法的交叉和变异概率以及粒子群算法的惯性权重和学习因子能够根据迭代过程中种群状态变化进行自适应的动态调整。

 

 

 

算法求解流程如下：

 

图2 改进算法求解流程

实验结果及分析:

本文选取长庆油田丛式井组YXX生产数据进行案例分析。井组中包含10台抽油机井，根据光伏和风机数学模型预测风光发电功率。调度周期为24小时，以1小时为时间间隔来确定每天的调度计划。

图3是光伏、风机和抽油机井群错峰间抽系统的日前调度计划示意图。根据此计划，系统日运行成本为150.19元，绿电消纳率为86.08%，井群日产液量为37.42m3。图4和图5分别是此调度计划时抽油机井群运行状态变化情况和储能电池的SOC变化情况。

 

图3 风光发电与抽油机井群间抽系统的日前调度计划

 

图4 抽油机井群运行状态

 

图5 蓄电池的荷电状态SOC

系统运行过程中，储能电池能很好地起到“削峰填谷”的作用，平抑风光电能波动，提高系统运行的稳定性和可靠性。在风光发电不足以满足抽油井群用电需求时，储能电池优先于高压电网供电，减少了对高压电网购电的依赖，能有效降低系统运行的经济成本。

结论:

（1）本文针对引入风光储的抽油机井群间抽系统面临的经济效益欠佳和绿电消纳能力不足问题，提出了风光储微网抽油机井群错峰间抽运行调度优化模型，并采用改进的自适应遗传粒子群混合算法进行求解

（2）对计算实例的分析表明，蓄电池对风光新能源发电起到了削峰填谷的作用，平抑风光电能波动，能保证系统运行的稳定性和可靠性，并优先于电网供电，能减少对电网的购电依赖，降低系统运行成本，提高绿电消纳能力。

（3）相比于传统启发式优化算法，提出的AGAPSO算法在跳出局部最优解、进入全局最优解以及加快收敛速度方面表现出更高的效率，帮助节省了系统日常运行成本，增强了绿电消纳能力，提高了井群日产液量。

作者简介:

汪俊，在读博士研究生，主要从事采油气井场多能互补微网调度优化研究。

通讯作者简介:

檀朝东，男，博士，教授，正高级工程师，博士生导师。现在中国天天色天天（北京）人工智能学院教师，主要从事检测技术与自动化装置、数据驱动理论与方法等研究，致力于低碳智能油气田、油气生产物联网大数据和油气举升设备故障诊断的关键核心技术研究及应用。