不确定性下自适应生物质加工运营的多阶段随机规划模型

生物质物理和化学特性的变化降低了设备利用率并增加了生物质加工的运行成本。生物质加工设施使用传感器监测生物质特性的变化。将传感数据整合到生物质加工的运行决策中，将提高其应对变化的生物质条件的灵活性。在本文中，我们提出了一个多阶段随机规划模型，通过确定初始库存水平并制定设备转速设定的运行决策策略，使期望运行成本最小化。这些策略以传感信息数据和当前生物质库存水平为输入，根据生物质特性的变化动态调整库存水平和设备设定。我们通过惩罚目标反应器进料速率的偏离，确保持续达到规定的目标反应器利用率。利用在爱达荷国家实验室生物质加工设施收集的真实数据开展了案例研究。我们通过广泛的计算实验展示了多阶段随机规划的价值。我们的敏感性分析表明，基于生物质的湿度水平更新系统的进料速率、设备加工速度和草捆排序，可提高反应器的加工速率并降低运行成本。