基于强化学习的LNG储运温控优化策略研究
基于强化学习的LNG储运温控优化策略研究
阳志亮
摘要：液化天然气（LNG）储运过程中的温控优化是确保能源高效、安全运输的关键问题。传统温控方法在复杂环境变化和非线性热传导特性下，难以实现全局最优控制。为此，本文提出基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的LNG储运温控优化策略，构建了状态—动作—奖励（State-Action-Reward, SAR）模型，并结合深度强化学习算法实现自适应调控。研究采用深度Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）算法优化LNG储罐温控策略，提高系统的鲁棒性和能效水平。实验结果表明，该方法能够有效降低LNG蒸发率，提高温度控制精度，并显著减少能耗，为LNG储运行业智能化发展提供了有效参考。
关键词：液化天然气（LNG）；强化学习；温控优化；深度强化学习；储运系统
1. 引言
液化天然气（LNG）作为一种清洁能源，其全球储运需求持续增长。然而，在储存和运输过程中，受环境温度变化、设备老化和操作方式的影响，LNG易发生蒸发损失（BOG, Boil-Off Gas），影响经济效益和安全性。因此，如何通过先进智能控制方法优化LNG储运温度调控，提高能效，降低损耗，成为当前研究的热点。
近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）因其在动态优化问题中的高效性，被广泛应用于智能控制领域。相比于传统PID（Proportional-Integral-Derivative）控制和模型预测控制（MPC），强化学习能够在复杂环境中通过交互学习最优策略，适应非线性、多变量的控制问题。因此，本文基于强化学习方法，研究LNG储运温控优化策略，构建强化学习智能决策框架，以提升温度调控的智能化水平和能效。
2.LNG储运温控优化的关键问题
2.1 LNG储运系统的温度变化特性
LNG在储运过程中，受环境温度、热传导及储罐结构等因素影响，温度变化直接决定储运系统的稳定性。尽管储罐采用绝热措施，外界热量仍会逐步传入，导致LNG蒸发气（BOG）的产生，影响储罐压力和温度平衡。不同储罐类型在隔热性能上存在差异，单壁储罐受外界温度影响较大，而双壁储罐和全容罐能够降低热量传递，但仍无法完全避免温度波动。
在运输过程中，温控管理面临更复杂的挑战。LNG船舶航行时，储罐经历不同气候条件，昼夜温差影响LNG气化速率；公路和铁路运输中的振动和加速度变化进一步加剧温度不稳定性。为确保LNG在储运过程中的低温状态，温控系统需具备自适应调节能力，以应对动态环境变化，提高温度控制精度。
2.2 现有温控策略的局限性
当前LNG储运温控主要依赖比例-积分-微分（PID）控制和模型预测控制（MPC）。PID控制基于固定参数调节，难以适应复杂环境变化，且存在温度超调或滞后的问题。MPC通过预测未来温度变化进行调控，但依赖精确数学模型，在LNG储运的非线性、多变量系统中难以保证高精度预测，计算复杂度也限制了其实时性。
此外，传统温控方法多采用固定规则设定温度阈值和BOG回收策略，无法动态优化控制参数。面对环境温度波动、储罐压力变化及设备老化，传统控制方法响应迟缓，难以在能耗优化与温度稳定性之间找到最优平衡点。因此，探索更具适应性和自主学习能力的智能温控策略成为提升LNG储运效率的关键方向[1]。
2.3 强化学习应用于LNG温控的可行性分析
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种基于环境交互和自适应学习的优化方法，能够在复杂动态系统中学习最优控制策略，不依赖精确数学模型，适用于LNG储运温控优化。与传统方法相比，强化学习可通过试错学习调整控制策略，使系统能够自主适应环境变化，提高温控精度并优化能耗。
在LNG储运温控中，可构建状态-动作-奖励（State-Action-Reward, SAR）模型，将储罐温度、压力和环境因素作为状态变量，以温控调节策略作为动作，并设计合适的奖励函数引导模型学习最佳控制策略。例如，深度Q网络（DQN）可以用于优化BOG管理，提高能源利用效率，而近端策略优化（PPO）适用于连续温控调节，使控制更加稳定。
强化学习方法不仅能够优化LNG储运过程中的温度调节，还能降低系统计算负担。相较于MPC需要实时计算优化策略，强化学习在训练完成后可通过在线推理直接生成控制方案，适用于计算资源受限的LNG运输场景。未来可结合多智能体强化学习（Multi-Agent RL, MARL），实现多储罐协同控制，提高整体温控智能化水平。
3 基于强化学习的LNG储运温控优化方法
3.1 强化学习温控优化建模
LNG储运温控优化建模基于强化学习框架，需要构建合理的状态变量、动作空间和奖励函数，以实现智能化温控策略的学习和优化。在强化学习环境中，LNG储罐的温度变化受到外部环境温度、储罐热传导特性和系统调节参数的影响，因此，状态变量的选择需要全面反映储运系统的运行状态。本研究设定储罐温度（T）、储罐压力（P）、环境温度（Te）、蒸发气（BOG）产生量以及制冷系统功率（C）作为状态变量，以确保强化学习模型能够充分感知温控系统的动态特性。
在动作空间的设计上，强化学习智能体的决策行为包括制冷系统功率调整、BOG回收控制和阀门调节。这些动作的调整直接影响LNG储罐的温度变化，智能体通过对不同动作的探索，学习如何以最优方式控制温度并减少能耗。例如，制冷系统功率的调整影响储罐温度的降温速率，而BOG回收系统的控制决定蒸发气的管理方式。强化学习算法在不同工况下优化这些控制变量，使储运过程更加稳定和节能[3]。
奖励函数是强化学习优化过程的核心，决定了智能体的学习方向。为了优化温控策略，奖励函数需要综合考虑温度控制误差、BOG损耗和能耗。本研究采用惩罚温控偏差、降低BOG损耗、优化能耗的复合奖励机制，其中温度偏差越小、BOG排放越低、制冷能耗越少，智能体获得的奖励越高[2]。本研究设计了一个综合目标函数，通过对温度偏差、BOG损失和能耗的加权计算，引导智能体优化温控策略。奖励函数公式
其中，表示当前LNG储罐内部温度，为目标温度，代表温度偏差，为当前蒸发气损失量，代表制冷系统能耗，为权重参数，分别衡量温控精度、BOG损失和能耗的优化目标。该奖励函数通过对温度偏差、蒸发气损耗和能耗的动态权衡，引导强化学习智能体优化控制策略，减少温度波动、降低BOG排放，并最小化制冷系统的能耗。当储罐温度稳定在目标值且BOG损失和能耗较低时，智能体获得更高奖励，以此强化最优策略的学习能力，逐步形成适应复杂环境的自优化温控决策机制。
3.2 算法优化与实验设计
强化学习应用于LNG储运温控优化，需要合理选择算法并进行优化，以确保控制策略的稳定性和收敛速度。本研究采用近端策略优化（PPO）算法进行温控优化，该方法适用于连续控制问题，能够动态调整制冷系统功率、BOG回收策略和阀门开度，使温度维持在目标范围内。PPO采用裁剪目标函数，避免策略更新幅度过大，提高训练稳定性，其优化目标函数如下：
其中，为当前策略，为旧策略，为优势函数，为裁剪范围。本研究通过调整学习率、折扣因子和探索策略优化PPO，使其能够快速学习最优温控策略，并适应LNG储运过程中的动态变化
实验设计采用了LNG储罐温控仿真环境，结合历史数据驱动和热力学物理建模的方法来模拟LNG储运过程中的温度变化。仿真环境中包括储罐的热传递模型、BOG气化模型和环境温度变化模型，从而保证训练数据的真实性。强化学习系统通过离线预训练来提高初始策略的质量，再通过在线交互训练不断优化控制策略。为了避免数值尺度对学习效果的影响，实验数据进行了标准化处理，且设定了不同的初始条件（如环境温度从273K至310K），以评估PPO在不同工况下的适应性。
图1 LNG储运过程中的温度变化仿真
图1展示了LNG储罐在不同环境温度下的温控响应。图中的红线代表储罐温度，蓝线代表环境温度，能够清晰地看到在不同环境条件下，储罐温度的波动响应和调整情况，PPO控制策略通过精确调控使得储罐温度保持在目标范围内，且能有效减少BOG损耗和制冷能耗。
在实验过程中，将强化学习控制策略与传统的控制策略（如PID控制和模型预测控制（MPC））进行对比，评估不同策略的温控性能。以下表1是实验结果的对比分析，涵盖温度偏差、BOG损耗和能耗等重要指标。
表1 不同控制策略的温控性能比较
控制策略 温度偏差均方误差 (MSE) (K²) BOG损耗 (kg/h) 能耗 (kW) 控制稳定性 (波动率)
PID 2.5 12.3 15.4 0.14
MPC 1.8 9.5 13.2 0.10
PPO 1.1 7.1 10.8 0.06
从实验结果可以看出，PPO策略相较于PID和MPC控制方法，在温度偏差均方误差（MSE）上减少了56%，BOG损耗减少了42%，并且能耗降低了30%。此外，PPO策略的控制稳定性也优于传统方法，波动率最小，表明强化学习策略能够更好地适应动态环境，保持储罐温度的稳定性，减少资源损耗。
3.3 强化学习优化策略的性能分析
强化学习的关键优势之一在于其能够通过动态调整控制策略，确保温度保持在目标范围内。实验结果表明，PPO相较于传统的PID和MPC，温度偏差均方误差（MSE）大幅降低，PPO的MSE为1.1 K²，而PID的MSE为2.5 K²，MPC为1.8 K²。这一结果反映了PPO策略在对温控精度的把握上优于传统方法，能够实现更小的温度偏差。传统的PID控制算法是基于误差反馈来调整控制输出，但由于LNG储运过程中温度变化具有强烈的时变性与非线性，PID算法难以有效应对复杂动态的环境变化，导致温控精度较差。MPC方法则通过模型预测来进行控制，但MPC对系统的建模要求较高，且依赖于准确的预测模型，当外部环境发生较大变化时，其性能可能会下降。相比之下，PPO作为一种基于强化学习的方法，通过多次与环境交互的学习过程，能够不断调整和优化控制策略。当储罐温度出现波动时，PPO能够灵活地根据环境温度、外部扰动等因素调整控制输出，确保温度稳定在设定范围内。这种自适应性使得PPO能够在各种复杂场景下，精确地实现温控目标。
在LNG储运过程中，BOG损耗（Boil-Off Gas损耗）是一个重要的性能指标，直接影响LNG的经济效益和储罐的使用效率。通过PPO优化控制策略，BOG损耗得到了显著减少。实验结果表明，PPO策略的BOG损耗为7.1 kg/h，而PID为12.3 kg/h，MPC为9.5 kg/h，PPO策略相较于PID减少了约42%的BOG损失。减少BOG损耗的原因在于PPO能够基于当前储罐的温度和外部环境的实时变化，智能地调整冷却和气化策略。PID和MPC虽然能够通过设定的控制参数来降低损耗，但它们并未能充分利用实时的环境信息和储罐状态。而PPO通过在线交互和强化学习的能力，能够实时根据温度变化进行最优控制，避免不必要的气化过程，从而降低BOG损耗。在能耗优化方面，PPO同样展现出显著的优势。根据实验数据，PPO的能耗为10.8 kW，相比于PID的15.4 kW和MPC的13.2 kW，降低了30%左右。这一改进得益于PPO的动态决策机制，能够智能地控制冷却系统的功率输出，并且能有效避免过度制冷或过低温度带来的能源浪费。强化学习使得控制策略能够适应不同环境条件，提供最优化的能源使用，从而在保证温控精度的前提下，显著提高系统的能源效率。
LNG储运过程中，外部环境因素（如气温变化、储罐负载等）会对储罐的温度造成一定的波动，如何保持系统的稳定性和鲁棒性是控制策略设计中的重要考虑。通过实验可以看出，PPO策略在控制稳定性方面表现出色，其波动率为0.06，明显低于PID的0.14和MPC的0.10。控制稳定性主要反映了系统对于外部扰动的适应能力，PID控制由于其固定参数和反馈机制，对于外部扰动的应对较为单一，容易出现较大的温度波动。MPC虽然考虑了模型预测，能较好应对一定程度的扰动，但仍然依赖于系统模型的准确性，面对更复杂的变化时，其稳定性可能受到影响。而PPO策略则通过多次交互学习，可以灵活应对外部扰动，调整控制输出，使得储罐温度保持在稳定范围内。PPO算法通过强化学习的自我优化机制，在面对不同工况时能够自动调整控制策略，确保系统长期处于稳定运行状态。此外，PPO的鲁棒性使其能在实际应用中对抗环境变化、系统故障等不确定性因素，表现出较强的系统稳定性。
总结
本文基于强化学习提出了LNG储运温控的优化策略，结合实验设计与仿真分析，验证了PPO策略在温控精度、能效优化、BOG损耗和系统稳定性等方面的显著优势。相比于传统的PID和MPC控制方法，PPO策略能够通过自适应调整，实现更精确的温度控制和更高效的能源使用。实验结果表明，PPO能够在动态环境中灵活应对多种扰动，保持系统的稳定运行，减少资源浪费。通过对强化学习在LNG储运过程中的应用探讨，本研究为温控管理提供了一种新的解决思路，并为未来智能控制技术的应用提供了理论基础和实践经验。
参考文献
[1]郭田德,李安琪,韩丛英. 组合优化问题的机器学习求解方法 [J]. 中国科学:数学, 2025, 55 (02): 451-480.
[2]张华钦,刘伟,王慧,等. 基于深度强化学习的风电场功率多变量综合优化控制 [J]. 综合智慧能源, 2025, 47 (01): 18-25.
[3]徐丁吉,郑杨,楚云飞,等. 基于强化学习的智慧社区广义负荷协同互动调度策略 [J]. 电网与清洁能源, 2024, 40 (02): 84-94.
