内容简介
《物联网环境下加油站动态补货智能决策方法》探讨加油站动态补货智能决策方法的研究与应用，旨在解决当前加油站基于固定安全库存和人工经验的补货方式所带来的高库存成本、低响应能力和低智能化水平等问题。通过物联网技术的应用，《物联网环境下加油站动态补货智能决策方法》提出一种新的动态补货决策方法，利用物联网采集的实时数据生成补货策略，从而在较低的库存水平下确保加油站的持续供油。《物联网环境下加油站动态补货智能决策方法》详细介绍超短期销量预测、动态补货触发状态实时判定和动态补货策略生成的方法，系统地解决加油站补货系统“如何触发动态补货策略”“如何生成动态补货策略”这两大关键问题。此外，针对物联网环境下的加油站特点，开发三个子系统，确保从销量预测到补货触发状态判定及补货策略生成的全流程高效运行。
精彩书摘
第1章绪论
1.1研究背景与意义
1.1.1研究背景
成品油是关系国计民生的重要能源，目前仍是交通运输领域的主流能源。中国政府网报道数据显示，截至2022年底，全国燃油汽车保有量已高达3.059亿辆，占汽车总量的95.90%①。因此，成品油零售市场的需求量仍处于很高的水平。国家发展和改革委员会报告数据显示，2021年全国成品油消费量高达3.41亿吨②，2022年达3.45亿吨③，呈持续增长趋势，而加油站是提供成品油消费的主阵地，全国加油站的数量在2022年末已达到近12万座④。因此，保障加油站成品油高效持续稳定的供应至关重要。此外，从国家战略发展布局和企业运营层面来看，基于数字化智能化技术保障加油站成品油的智能、低成本供应是大势所趋。例如，2023年3月发布的《国家能源局关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》(国能发科技〔2023〕27号)⑤指出，要“推动数字化智能化技术在煤炭和油气产供储销体系全链条和各环节的覆盖应用”“以数字化智能化用能加快能源消费环节节能提效”；国家发展和改革委员会与国家能源局2022年1月印发的《“十四五”现代能源体系规划》(发改能源〔2022〕210号)⑥明确指出，要“加快能源全产业链数字化智能化升级”“加快信息技术和能源产业融合发展，推动能源产业数字化升级，加强新一代信息技术、人工智能、云计算、区块链、物联网、大数据等新技术在能源领域的推广应用”；中国石油天然气股份有限公司规划总院和昆仑数智科技有限责任公司指出，成品油智慧物流未来应用要“自主感知市场终端销售变化，实现资源的合理配送”“综合考虑在途、加油站成品油库存，在保供的前提下，可以提高成品油库存的精益化管理水平，提高成品油供应链的整体效益，实现提质增效”[1]。为了响应国家推出的一系列支持政策，国内几大石油公司纷纷在加油站成品油供应环节应用物联网技术，如加油站安装的液位仪传感器网络可以实时感知加油站的库存，油罐车上的车载全球定位系统(global positioning system，GPS)可以实时感知车辆的位置。物联网技术的应用和数据分析技术的发展，使得加油站成品油补货环节的信息得以实时采集并传输到库存管理控制中心，使得成品油补货系统展现出感知性、实时性、透明性的全新特征。这些特征为成品油在线智能补货创造了**的条件，为提高加油站成品油补货的实时性、科学性、智能性提供了前所未有的机遇和挑战。而面对物联网环境下持续涌入的动态实时数据流，如何充分利用这些数据为加油站成品油在线智能补货提供决策支持，是当前产业界和学术界共同关注与亟待解决的热点及难点问题，也是成品油补货环节由数字化阶段发展到智能化阶段的关键所在。
当前，我国国有石油石化企业的成品油供应链中，加油站的成品油供应[2]立足于由中心油库、加油站以及执行配送计划的油罐车所构成的补货系统。该补货系统是一个集中式补货网络，由石油石化企业的调度中心集中管理。调度中心通常采用周期库存补货策略制订加油站的日常补货计划，主要在每个补货周期初基于安全库存判断需要补货的加油站和这些站点的补货量，并确定每辆油罐车依次服务的站点。在日常补货计划执行过程(即补货周期内)中，加油站采取基于固定安全库存和人工经验的粗放式静态补货，主要基于固定安全库存判断需要触发补货的加油站，并基于人工经验调用中心油库处的车辆进行紧急补货。为了防止加油站断油，这种粗放式静态补货需要设置很高的库存水平作为安全库存，这就导致了加油站频繁补货且持有较多库存，进而增加了库存运输成本和库存持有成本，即库存补货成本[3，4]。由于加油站成品油需求不确定性高，如施工工地周围的加油站、节假日高速公路旁的加油站以及每天出租车交接班时段的市内加油站都面临着需求激增的情况。如果加油站设置了较低的安全库存，则可能无法应对需求激增的情况，不仅可能造成其断油，还可能由激增的需求转移到相邻的加油站而导致多加油站的连锁断油，这将会严重影响生产、生活秩序。此外，调度中心当前仅采取由中心油库单*派车的方式实现紧急补货，不考虑相邻加油站之间的在途库存可以相互救援的补货方式，运输成本高且实时响应补货需求的能力差。因此，如何实现实时响应能力强、库存补货成本低且可保障不断油的补货过程，已经成为加油站补货亟待解决的关键问题。
在加油站的日常补货计划执行过程中，若基于补货系统全时段的数据(如加油站的当前库存水平、历史需求、实时需求，以及可调用的补货车辆的类型、位置、运载的库存量)实时分析加油站的库存消耗状态以及系统中可调用的补货车辆的状态，驱动实时补货决策(图1.1)，则可以在确保加油站不断油的同时，在更低的库存水平下触发补货。这是一种数据驱动的加油站动态补货方式。该方式有助于减少加油站的补货次数以及相同时间内的库存持有量，从而有效降低库存补货成本。此外，当前成品油供应企业布局的物联网技术及设施也为相关数据的获取与分析提供了充分的硬件条件。由此，
目录
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第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外相关研究综述 5
1.3 研究内容与思路 17
第2章 物联网环境下加油站动态补货智能决策问题界定与决策过程分析 23
2.1 问题界定 23
2.2 决策过程及其难点分析 26
2.3 本章小结 32
第3章 加油站成品油超短期销量预测方法 33
3.1 加油站时段销量模式识别 34
3.2 基于加油站时段销量模式的预测模型选择 36
3.3 验证销量预测方法的加油站库存补货仿真系统 38
3.4 实例分析与数值实验 40
3.5 本章小结 51
第4章 加油站动态补货触发状态实时判定方法 53
4.1 加油站库存变化影响因素分析及其状态取值的获取 54
4.2 模拟加油站库存变化影响因素状态变化的仿真模型 61
4.3 基于机器学习分类算法的加油站动态补货触发状态判定模型 64
4.4 实例分析与数值实验 66
4.5 本章小结 88
第5章 加油站动态补货策略生成方法 89
5.1 加油站动态补货方式的选择 90
5.2 考虑整体收益的加油站在途库存实时转运策略生成方法 91
5.3 本章小结 113
第6章 物联网环境下的加油站动态补货原型系统 114
6.1 基于物联网的加油站成品油实时销量预测子系统 114
6.2 基于物联网的加油站动态补货触发状态实时判定子系统 120
6.3 基于物联网的加油站动态补货策略生成子系统 128
6.4 本章小结 135
第7章 结论与展望 136
7.1 结论 136
7.2 展望 138
参考文献 139
彩图
试读
第1章绪论
1.1研究背景与意义
1.1.1研究背景
成品油是关系国计民生的重要能源，目前仍是交通运输领域的主流能源。中国政府网报道数据显示，截至2022年底，全国燃油汽车保有量已高达3.059亿辆，占汽车总量的95.90%①。因此，成品油零售市场的需求量仍处于很高的水平。国家发展和改革委员会报告数据显示，2021年全国成品油消费量高达3.41亿吨②，2022年达3.45亿吨③，呈持续增长趋势，而加油站是提供成品油消费的主阵地，全国加油站的数量在2022年末已达到近12万座④。因此，保障加油站成品油高效持续稳定的供应至关重要。此外，从国家战略发展布局和企业运营层面来看，基于数字化智能化技术保障加油站成品油的智能、低成本供应是大势所趋。例如，2023年3月发布的《国家能源局关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》(国能发科技〔2023〕27号)⑤指出，要“推动数字化智能化技术在煤炭和油气产供储销体系全链条和各环节的覆盖应用”“以数字化智能化用能加快能源消费环节节能提效”；国家发展和改革委员会与国家能源局2022年1月印发的《“十四五”现代能源体系规划》(发改能源〔2022〕210号)⑥明确指出，要“加快能源全产业链数字化智能化升级”“加快信息技术和能源产业融合发展，推动能源产业数字化升级，加强新一代信息技术、人工智能、云计算、区块链、物联网、大数据等新技术在能源领域的推广应用”；中国石油天然气股份有限公司规划总院和昆仑数智科技有限责任公司指出，成品油智慧物流未来应用要“自主感知市场终端销售变化，实现资源的合理配送”“综合考虑在途、加油站成品油库存，在保供的前提下，可以提高成品油库存的精益化管理水平，提高成品油供应链的整体效益，实现提质增效”[1]。为了响应国家推出的一系列支持政策，国内几大石油公司纷纷在加油站成品油供应环节应用物联网技术，如加油站安装的液位仪传感器网络可以实时感知加油站的库存，油罐车上的车载全球定位系统(global positioning system，GPS)可以实时感知车辆的位置。物联网技术的应用和数据分析技术的发展，使得加油站成品油补货环节的信息得以实时采集并传输到库存管理控制中心，使得成品油补货系统展现出感知性、实时性、透明性的全新特征。这些特征为成品油在线智能补货创造了**的条件，为提高加油站成品油补货的实时性、科学性、智能性提供了前所未有的机遇和挑战。而面对物联网环境下持续涌入的动态实时数据流，如何充分利用这些数据为加油站成品油在线智能补货提供决策支持，是当前产业界和学术界共同关注与亟待解决的热点及难点问题，也是成品油补货环节由数字化阶段发展到智能化阶段的关键所在。
当前，我国国有石油石化企业的成品油供应链中，加油站的成品油供应[2]立足于由中心油库、加油站以及执行配送计划的油罐车所构成的补货系统。该补货系统是一个集中式补货网络，由石油石化企业的调度中心集中管理。调度中心通常采用周期库存补货策略制订加油站的日常补货计划，主要在每个补货周期初基于安全库存判断需要补货的加油站和这些站点的补货量，并确定每辆油罐车依次服务的站点。在日常补货计划执行过程(即补货周期内)中，加油站采取基于固定安全库存和人工经验的粗放式静态补货，主要基于固定安全库存判断需要触发补货的加油站，并基于人工经验调用中心油库处的车辆进行紧急补货。为了防止加油站断油，这种粗放式静态补货需要设置很高的库存水平作为安全库存，这就导致了加油站频繁补货且持有较多库存，进而增加了库存运输成本和库存持有成本，即库存补货成本[3，4]。由于加油站成品油需求不确定性高，如施工工地周围的加油站、节假日高速公路旁的加油站以及每天出租车交接班时段的市内加油站都面临着需求激增的情况。如果加油站设置了较低的安全库存，则可能无法应对需求激增的情况，不仅可能造成其断油，还可能由激增的需求转移到相邻的加油站而导致多加油站的连锁断油，这将会严重影响生产、生活秩序。此外，调度中心当前仅采取由中心油库单*派车的方式实现紧急补货，不考虑相邻加油站之间的在途库存可以相互救援的补货方式，运输成本高且实时响应补货需求的能力差。因此，如何实现实时响应能力强、库存补货成本低且可保障不断油的补货过程，已经成为加油站补货亟待解决的关键问题。
在加油站的日常补货计划执行过程中，若基于补货系统全时段的数据(如加油站的当前库存水平、历史需求、实时需求，以及可调用的补货车辆的类型、位置、运载的库存量)实时分析加油站的库存消耗状态以及系统中可调用的补货车辆的状态，驱动实时补货决策(图1.1)，则可以在确保加油站不断油的同时，在更低的库存水平下触发补货。这是一种数据驱动的加油站动态补货方式。该方式有助于减少加油站的补货次数以及相同时间内的库存持有量，从而有效降低库存补货成本。此外，当前成品油供应企业布局的物联网技术及设施也为相关数据的获取与分析提供了充分的硬件条件。由此，
