钢铁厂不确定环境下氧气柔性调配的两阶段鲁棒优化方法
最优化与控制
2021-06-23 v1
摘要
氧气最优调配是现代钢铁工业中最重要的能源管理问题之一。通常，能源发生系统的供应由制造过程的能源需求决定。然而，由于制造过程中出现的不确定性，供需平衡频繁波动。本文建立了考虑不确定需求的氧气最优调配模型，并提出了一种基于预算不确定集的两阶段鲁棒优化（TSRO）方法，该方法以较低的保守性保护初始调配决策。TSRO模型的主要目标是制定最大化生产利润的观望决策，以及最小化运行稳定性与盈余/短缺惩罚的即时决策。为表示能源需求的不确定集，我们建立了基于高斯过程（GP）的时间序列模型以预测连续过程的能源需求，并建立了容量约束调度模型以生成离散过程的多情景能源需求。我们利用来自历史数据的良好合成实例对TSRO及其组成部分进行了广泛的计算研究。模型验证与分析的结果令人鼓舞，表明我们的方法适用于解决不确定环境下的工业案例。
引用
@article{arxiv.2106.11635,
title = {A two-stage robust optimization approach for oxygen flexible distribution under uncertainty in iron and steel plants},
author = {Sheng-Long Jiang and Gongzhuang Peng and I. David L. Bogle},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.11635},
year = {2021}
}