DC Fuzzy Multicriteria Approach to Increase the Probability of Delivering Power in Distribution Networks

This paper proposes a methodology to increase the probability of delivering power to any load point through the identification of new investments. The methodology uses a fuzzy set approach to model the uncertainty of outage parameters, load and generation. A DC fuzzy multicriteria optimization model considering the Pareto front and based on mixed integer non-linear optimization programming is developed in order to identify the adequate investments in distribution networks components which allow increasing the probability of delivering power to all customers in the distribution network at the minimum possible cost for the system operator, while minimizing the non supplied energy cost. To illustrate the application of the proposed methodology, the paper includes a case study which considers an 33 bus distribution network.

Decision support tool for Virtual Power Players: Hybrid Particle Swarm Optimization applied to Day-ahead Vehicle-To-Grid Scheduling

This paper presents a decision support tool methodology to help virtual power players (VPPs) in the Smart Grid (SGs) context to solve the day-ahead energy resource scheduling considering the intensive use of Distributed Generation (DG) and Vehicle-To-Grid (V2G). The main focus is the application of a new hybrid method combing a particle swarm approach and a deterministic technique based on mixedinteger linear programming (MILP) to solve the day-ahead scheduling minimizing total operation costs from the aggregator point of view. A realistic mathematical formulation, considering the electric network constraints and V2G charging and discharging efficiencies is presented. Full AC power flow calculation is included in the hybrid method to allow taking into account the network constraints. A case study with a 33-bus distribution network and 1800 V2G resources is used to illustrate the performance of the proposed method.

Aplicação de um modelo de programação linear inteira mista (PLIM) na expansão da rede de distribuição de energia elétrica em Angola

Em Angola, apenas cerca de 30% da população tem acesso à energia elétrica, nível que decresce para valores inferiores a 10% em zonas rurais mais remotas. Este problema é agravado pelo facto de, na maioria dos casos, as infraestruturas existentes se encontrarem danificadas ou não acompanharem o desenvolvimento da região. Em particular na capital angolana, Luanda que, sendo a menor província de Angola, é a que regista atualmente a maior densidade populacional. Com uma população de cerca de 5 milhões de habitantes, não só há frequentemente problemas relacionados com a falha do fornecimento de energia elétrica como há ainda uma percentagem considerável de municípios onde a rede elétrica ainda nem sequer chegou. O governo de Angola, no seu esforço de crescimento e aproveitamento das suas enormes potencialidades, definiu o setor energético como um dos fatores críticos para o desenvolvimento sustentável do país, tendo assumido que este é um dos eixos prioritários até 2016. Existem objetivos claros quanto à reabilitação e expansão das infraestruturas do setor elétrico, aumentando a capacidade instalada do país e criando uma rede nacional adequada, com o intuito não só de melhorar a qualidade e fiabilidade da rede já existente como de a aumentar. Este trabalho de dissertação consistiu no levantamento de dados reais relativamente à rede de distribuição de energia elétrica de Luanda, na análise e planeamento do que é mais premente fazer relativamente à sua expansão, na escolha dos locais onde é viável localizar novas subestações, na modelação adequada do problema real e na proposta de uma solução ótima para a expansão da rede existente. Depois de analisados diferentes modelos matemáticos aplicados ao problema de expansão de redes de distribuição de energia elétrica encontrados na literatura, optou-se por um modelo de programação linear inteira mista (PLIM) que se mostrou adequado. Desenvolvido o modelo do problema, o mesmo foi resolvido por recurso a software de otimização Analytic Solver e CPLEX. Como forma de validação dos resultados obtidos, foi implementada a solução de rede no simulador PowerWorld 8.0 OPF, software este que permite a simulação da operação do sistema de trânsito de potências.

Gestão de Recursos Energéticos nas SmartGrids

A sustentabilidade do sistema energético é crucial para o desenvolvimento económico e social das sociedades presentes e futuras. Para garantir o bom funcionamento dos sistemas de energia actua-se, tipicamente, sobre a produção e sobre as redes de transporte e de distribuição. No entanto, a integração crescente de produção distribuída, principalmente nas redes de distribuição de média e de baixa tensão, a liberalização dos mercados energéticos, o desenvolvimento de mecanismos de armazenamento de energia, o desenvolvimento de sistemas automatizados de controlo de cargas e os avanços tecnológicos das infra-estruturas de comunicação impõem o desenvolvimento de novos métodos de gestão e controlo dos sistemas de energia. O contributo deste trabalho é o desenvolvimento de uma metodologia de gestão de recursos energéticos num contexto de SmartGrids, considerando uma entidade designada por VPP que gere um conjunto de instalações (unidades produtoras, consumidores e unidades de armazenamento) e, em alguns casos, tem ao seu cuidado a gestão de uma parte da rede eléctrica. Os métodos desenvolvidos contemplam a penetração intensiva de produção distribuída, o aparecimento de programas de Demand Response e o desenvolvimento de novos sistemas de armazenamento. São ainda propostos níveis de controlo e de tomada de decisão hierarquizados e geridos por entidades que actuem num ambiente de cooperação mas também de concorrência entre si. A metodologia proposta foi desenvolvida recorrendo a técnicas determinísticas, nomeadamente, à programação não linear inteira mista, tendo sido consideradas três funções objectivo distintas (custos mínimos, emissões mínimas e cortes de carga mínimos), originando, posteriormente, uma função objectivo global, o que permitiu determinar os óptimos de Pareto. São ainda determinados os valores dos custos marginais locais em cada barramento e consideradas as incertezas dos dados de entrada, nomeadamente, produção e consumo. Assim, o VPP tem ao seu dispor um conjunto de soluções que lhe permitirão tomar decisões mais fundamentadas e de acordo com o seu perfil de actuação. São apresentados dois casos de estudo. O primeiro utiliza uma rede de distribuição de 32 barramentos publicada por Baran & Wu. O segundo caso de estudo utiliza uma rede de distribuição de 114 barramentos adaptada da rede de 123 barramentos do IEEE.

Esclonamento de máquinas de cogeração utilzando programação inteira mista

As centrais termoelétricas convencionais convertem apenas parte do combustível consumido na produção de energia elétrica, sendo que outra parte resulta em perdas sob a forma de calor. Neste sentido, surgiram as unidades de cogeração, ou Combined Heat and Power (CHP), que permitem reaproveitar a energia dissipada sob a forma de energia térmica e disponibilizá-la, em conjunto com a energia elétrica gerada, para consumo doméstico ou industrial, tornando-as mais eficientes que as unidades convencionais Os custos de produção de energia elétrica e de calor das unidades CHP são representados por uma função não-linear e apresentam uma região de operação admissível que pode ser convexa ou não-convexa, dependendo das caraterísticas de cada unidade. Por estas razões, a modelação de unidades CHP no âmbito do escalonamento de geradores elétricos (na literatura inglesa Unit Commitment Problem (UCP)) tem especial relevância para as empresas que possuem, também, este tipo de unidades. Estas empresas têm como objetivo definir, entre as unidades CHP e as unidades que apenas geram energia elétrica ou calor, quais devem ser ligadas e os respetivos níveis de produção para satisfazer a procura de energia elétrica e de calor a um custo mínimo. Neste documento são propostos dois modelos de programação inteira mista para o UCP com inclusão de unidades de cogeração: um modelo não-linear que inclui a função real de custo de produção das unidades CHP e um modelo que propõe uma linearização da referida função baseada na combinação convexa de um número pré-definido de pontos extremos. Em ambos os modelos a região de operação admissível não-convexa é modelada através da divisão desta àrea em duas àreas convexas distintas. Testes computacionais efetuados com ambos os modelos para várias instâncias permitiram verificar a eficiência do modelo linear proposto. Este modelo permitiu obter as soluções ótimas do modelo não-linear com tempos computationais significativamente menores. Para além disso, ambos os modelos foram testados com e sem a inclusão de restrições de tomada e deslastre de carga, permitindo concluir que este tipo de restrições aumenta a complexidade do problema sendo que o tempo computacional exigido para a resolução do mesmo cresce significativamente.

The non-emergency patient transport modelled as a team orienteering problem

This work presents an improved model to solve the non-emergency patients transport (NEPT) service issues given the new rules recently established in Portugal. The model follows the same principle of the Team Orienteering Problem by selecting the patients to be included in the routes attending the maximum reduction in costs when compared with individual transportation. This model establishes the best sets of patients to be transported together. The model was implemented in AMPL and a compact formulation was solved using NEOS Server. A heuristic procedure based on iteratively solving Orienteering Problems is presented, and this heuristic provides good results in terms of accuracy and computation time. Euclidean instances as well as asymmetric real data gathered from Google maps were used, and the model has a promising performance mainly with asymmetric cost matrices.

Optimal operation of multiproduct batch plants

Multiproduct plants, Dynamic Optimization, Mixed Integer Linear/Non-Linear Programming, Scheduling

Three mathematical models for bucking-to-order

Abstract

Short-term Hydropower Planning System

The Thesis gives a decision support framework that has significant impact on the economic performance and viability of a hydropower company. The studyaddresses the short-term hydropower planning problem in the Nordic deregulated electricity market. The basics of the Nordic electricity market, trading mechanisms, hydropower system characteristics and production planning are presented in the Thesis. The related modelling theory and optimization methods are covered aswell. The Thesis provides a mixed integer linear programming model applied in asuccessive linearization method for optimal bidding and scheduling decisions inthe hydropower system operation within short-term horizon. A scenario based deterministic approach is exploited for modelling uncertainty in market price and inflow. The Thesis proposes a calibration framework to examine the physical accuracy and economic optimality of the decisions suggested by the model. A calibration example is provided with data from a real hydropower system using a commercial modelling application with the mixed integer linear programming solver CPLEX.

Identifying quantitative operation principles in metabolic pathways: a systematic method for searching feasible enzyme activity patterns leading to cellular adaptive responses

Background: Optimization methods allow designing changes in a system so that specific goals are attained. These techniques are fundamental for metabolic engineering. However, they are not directly applicable for investigating the evolution of metabolic adaptation to environmental changes. Although biological systems have evolved by natural selection and result in well-adapted systems, we can hardly expect that actual metabolic processes are at the theoretical optimum that could result from an optimization analysis. More likely, natural systems are to be found in a feasible region compatible with global physiological requirements. Results: We first present a new method for globally optimizing nonlinear models of metabolic pathways that are based on the Generalized Mass Action (GMA) representation. The optimization task is posed as a nonconvex nonlinear programming (NLP) problem that is solved by an outer- approximation algorithm. This method relies on solving iteratively reduced NLP slave subproblems and mixed-integer linear programming (MILP) master problems that provide valid upper and lower bounds, respectively, on the global solution to the original NLP. The capabilities of this method are illustrated through its application to the anaerobic fermentation pathway in Saccharomyces cerevisiae. We next introduce a method to identify the feasibility parametric regions that allow a system to meet a set of physiological constraints that can be represented in mathematical terms through algebraic equations. This technique is based on applying the outer-approximation based algorithm iteratively over a reduced search space in order to identify regions that contain feasible solutions to the problem and discard others in which no feasible solution exists. As an example, we characterize the feasible enzyme activity changes that are compatible with an appropriate adaptive response of yeast Saccharomyces cerevisiae to heat shock Conclusion: Our results show the utility of the suggested approach for investigating the evolution of adaptive responses to environmental changes. The proposed method can be used in other important applications such as the evaluation of parameter changes that are compatible with health and disease states.

Susteinable steelmaking by process integration

Environmental issues, including global warming, have been serious challenges realized worldwide, and they have become particularly important for the iron and steel manufacturers during the last decades. Many sites has been shut down in developed countries due to environmental regulation and pollution prevention while a large number of production plants have been established in developing countries which has changed the economy of this business. Sustainable development is a concept, which today affects economic growth, environmental protection, and social progress in setting up the basis for future ecosystem. A sustainable headway may attempt to preserve natural resources, recycle and reuse materials, prevent pollution, enhance yield and increase profitability. To achieve these objectives numerous alternatives should be examined in the sustainable process design. Conventional engineering work cannot address all of these substitutes effectively and efficiently to find an optimal route of processing. A systematic framework is needed as a tool to guide designers to make decisions based on overall concepts of the system, identifying the key bottlenecks and opportunities, which lead to an optimal design and operation of the systems. Since the 1980s, researchers have made big efforts to develop tools for what today is referred to as Process Integration. Advanced mathematics has been used in simulation models to evaluate various available alternatives considering physical, economic and environmental constraints. Improvements on feed material and operation, competitive energy market, environmental restrictions and the role of Nordic steelworks as energy supplier (electricity and district heat) make a great motivation behind integration among industries toward more sustainable operation, which could increase the overall energy efficiency and decrease environmental impacts. In this study, through different steps a model is developed for primary steelmaking, with the Finnish steel sector as a reference, to evaluate future operation concepts of a steelmaking site regarding sustainability. The research started by potential study on increasing energy efficiency and carbon dioxide reduction due to integration of steelworks with chemical plants for possible utilization of available off-gases in the system as chemical products. These off-gases from blast furnace, basic oxygen furnace and coke oven furnace are mainly contained of carbon monoxide, carbon dioxide, hydrogen, nitrogen and partially methane (in coke oven gas) and have proportionally low heating value but are currently used as fuel within these industries. Nonlinear optimization technique is used to assess integration with methanol plant under novel blast furnace technologies and (partially) substitution of coal with other reducing agents and fuels such as heavy oil, natural gas and biomass in the system. Technical aspect of integration and its effect on blast furnace operation regardless of capital expenditure of new operational units are studied to evaluate feasibility of the idea behind the research. Later on the concept of polygeneration system added and a superstructure generated with alternative routes for off-gases pretreatment and further utilization on a polygeneration system producing electricity, district heat and methanol. (Vacuum) pressure swing adsorption, membrane technology and chemical absorption for gas separation; partial oxidation, carbon dioxide and steam methane reforming for methane gasification; gas and liquid phase methanol synthesis are the main alternative process units considered in the superstructure. Due to high degree of integration in process synthesis, and optimization techniques, equation oriented modeling is chosen as an alternative and effective strategy to previous sequential modelling for process analysis to investigate suggested superstructure. A mixed integer nonlinear programming is developed to study behavior of the integrated system under different economic and environmental scenarios. Net present value and specific carbon dioxide emission is taken to compare economic and environmental aspects of integrated system respectively for different fuel systems, alternative blast furnace reductants, implementation of new blast furnace technologies, and carbon dioxide emission penalties. Sensitivity analysis, carbon distribution and the effect of external seasonal energy demand is investigated with different optimization techniques. This tool can provide useful information concerning techno-environmental and economic aspects for decision-making and estimate optimal operational condition of current and future primary steelmaking under alternative scenarios. The results of the work have demonstrated that it is possible in the future to develop steelmaking towards more sustainable operation.

Planification de la récolte et allocation des produits aux usines

L’industrie forestière est un secteur qui, même s’il est en déclin, se trouve au cœur du débat sur la mondialisation et le développement durable. Pour de nombreux pays tels que le Canada, la Suède et le Chili, les objectifs sont de maintenir un secteur florissant sans nuire à l’environnement et en réalisant le caractère fini des ressources. Il devient important d’être compétitif et d’exploiter de manière efficace les territoires forestiers, de la récolte jusqu’à la fabrication des produits aux usines, en passant par le transport, dont les coûts augmentent rapidement. L’objectif de ce mémoire est de développer un modèle de planification tactique/opérationnelle qui permet d’ordonnancer les activités pour une année de récolte de façon à satisfaire les demandes des usines, sans perdre de vue le transport des quantités récoltées et la gestion des inventaires en usine. L’année se divise en 26 périodes de deux semaines. Nous cherchons à obtenir les horaires et l’affectation des équipes de récolte aux blocs de coupe pour une année. Le modèle mathématique développé est un problème linéaire mixte en nombres entiers dont la structure est basée sur chaque étape de la chaine d’approvisionnement forestière. Nous choisissons de le résoudre par une méthode exacte, le branch-and-bound. Nous avons pu évaluer combien la résolution directe de notre problème de planification était difficile pour les instances avec un grand nombre de périodes. Cependant l’approche des horizons roulants s’est avérée fructueuse. Grâce à elle en une journée, il est possible de planifier les activités de récolte des blocs pour l’année entière (26 périodes).

Scheduled service network design for integrated planning of rail freight transportation

Cette thèse étudie une approche intégrant la gestion de l’horaire et la conception de réseaux de services pour le transport ferroviaire de marchandises. Le transport par rail s’articule autour d’une structure à deux niveaux de consolidation où l’affectation des wagons aux blocs ainsi que des blocs aux services représentent des décisions qui complexifient grandement la gestion des opérations. Dans cette thèse, les deux processus de consolidation ainsi que l’horaire d’exploitation sont étudiés simultanément. La résolution de ce problème permet d’identifier un plan d’exploitation rentable comprenant les politiques de blocage, le routage et l’horaire des trains, de même que l’habillage ainsi que l’affectation du traffic. Afin de décrire les différentes activités ferroviaires au niveau tactique, nous étendons le réseau physique et construisons une structure de réseau espace-temps comprenant trois couches dans lequel la dimension liée au temps prend en considération les impacts temporels sur les opérations. De plus, les opérations relatives aux trains, blocs et wagons sont décrites par différentes couches. Sur la base de cette structure de réseau, nous modélisons ce problème de planification ferroviaire comme un problème de conception de réseaux de services. Le modèle proposé se formule comme un programme mathématique en variables mixtes. Ce dernie r s’avère très difficile à résoudre en raison de la grande taille des instances traitées et de sa complexité intrinsèque. Trois versions sont étudiées : le modèle simplifié (comprenant des services directs uniquement), le modèle complet (comprenant des services directs et multi-arrêts), ainsi qu’un modèle complet à très grande échelle. Plusieurs heuristiques sont développées afin d’obtenir de bonnes solutions en des temps de calcul raisonnables. Premièrement, un cas particulier avec services directs est analysé. En considérant une cara ctéristique spécifique du problème de conception de réseaux de services directs nous développons un nouvel algorithme de recherche avec tabous. Un voisinage par cycles est privilégié à cet effet. Celui-ci est basé sur la distribution du flot circulant sur les blocs selon les cycles issus du réseau résiduel. Un algorithme basé sur l’ajustement de pente est développé pour le modèle complet, et nous proposons une nouvelle méthode, appelée recherche ellipsoidale, permettant d’améliorer davantage la qualité de la solution. La recherche ellipsoidale combine les bonnes solutions admissibles générées par l’algorithme d’ajustement de pente, et regroupe les caractéristiques des bonnes solutions afin de créer un problème élite qui est résolu de facon exacte à l’aide d’un logiciel commercial. L’heuristique tire donc avantage de la vitesse de convergence de l’algorithme d’ajustement de pente et de la qualité de solution de la recherche ellipsoidale. Les tests numériques illustrent l’efficacité de l’heuristique proposée. En outre, l’algorithme représente une alternative intéressante afin de résoudre le problème simplifié. Enfin, nous étudions le modèle complet à très grande échelle. Une heuristique hybride est développée en intégrant les idées de l’algorithme précédemment décrit et la génération de colonnes. Nous proposons une nouvelle procédure d’ajustement de pente où, par rapport à l’ancienne, seule l’approximation des couts liés aux services est considérée. La nouvelle approche d’ajustement de pente sépare ainsi les décisions associées aux blocs et aux services afin de fournir une décomposition naturelle du problème. Les résultats numériques obtenus montrent que l’algorithme est en mesure d’identifier des solutions de qualité dans un contexte visant la résolution d’instances réelles.

Développement d’un algorithme de branch-and-price-and-cut pour le problème de conception de réseau avec coûts fixes et capacités

De nombreux problèmes en transport et en logistique peuvent être formulés comme des modèles de conception de réseau. Ils requièrent généralement de transporter des produits, des passagers ou encore des données dans un réseau afin de satisfaire une certaine demande tout en minimisant les coûts. Dans ce mémoire, nous nous intéressons au problème de conception de réseau avec coûts fixes et capacités. Ce problème consiste à ouvrir un sous-ensemble des liens dans un réseau afin de satisfaire la demande, tout en respectant les contraintes de capacités sur les liens. L'objectif est de minimiser les coûts fixes associés à l'ouverture des liens et les coûts de transport des produits. Nous présentons une méthode exacte pour résoudre ce problème basée sur des techniques utilisées en programmation linéaire en nombres entiers. Notre méthode est une variante de l'algorithme de branch-and-bound, appelée branch-and-price-and-cut, dans laquelle nous exploitons à la fois la génération de colonnes et de coupes pour la résolution d'instances de grande taille, en particulier, celles ayant un grand nombre de produits. En nous comparant à CPLEX, actuellement l'un des meilleurs logiciels d'optimisation mathématique, notre méthode est compétitive sur les instances de taille moyenne et supérieure sur les instances de grande taille ayant un grand nombre de produits, et ce, même si elle n'utilise qu'un seul type d'inégalités valides.

Dynamic Facility Location with Modular Capacities : Models, Algorithms and Applications in Forestry

Les décisions de localisation sont souvent soumises à des aspects dynamiques comme des changements dans la demande des clients. Pour y répondre, la solution consiste à considérer une flexibilité accrue concernant l’emplacement et la capacité des installations. Même lorsque la demande est prévisible, trouver le planning optimal pour le déploiement et l'ajustement dynamique des capacités reste un défi. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur des problèmes de localisation avec périodes multiples, et permettant l'ajustement dynamique des capacités, en particulier ceux avec des structures de coûts complexes. Nous étudions ces problèmes sous différents points de vue de recherche opérationnelle, en présentant et en comparant plusieurs modèles de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE), l'évaluation de leur utilisation dans la pratique et en développant des algorithmes de résolution efficaces. Cette thèse est divisée en quatre parties. Tout d’abord, nous présentons le contexte industriel à l’origine de nos travaux: une compagnie forestière qui a besoin de localiser des campements pour accueillir les travailleurs forestiers. Nous présentons un modèle PLNE permettant la construction de nouveaux campements, l’extension, le déplacement et la fermeture temporaire partielle des campements existants. Ce modèle utilise des contraintes de capacité particulières, ainsi qu’une structure de coût à économie d’échelle sur plusieurs niveaux. L'utilité du modèle est évaluée par deux études de cas. La deuxième partie introduit le problème dynamique de localisation avec des capacités modulaires généralisées. Le modèle généralise plusieurs problèmes dynamiques de localisation et fournit de meilleures bornes de la relaxation linéaire que leurs formulations spécialisées. Le modèle peut résoudre des problèmes de localisation où les coûts pour les changements de capacité sont définis pour toutes les paires de niveaux de capacité, comme c'est le cas dans le problème industriel mentionnée ci-dessus. Il est appliqué à trois cas particuliers: l'expansion et la réduction des capacités, la fermeture temporaire des installations, et la combinaison des deux. Nous démontrons des relations de dominance entre notre formulation et les modèles existants pour les cas particuliers. Des expériences de calcul sur un grand nombre d’instances générées aléatoirement jusqu’à 100 installations et 1000 clients, montrent que notre modèle peut obtenir des solutions optimales plus rapidement que les formulations spécialisées existantes. Compte tenu de la complexité des modèles précédents pour les grandes instances, la troisième partie de la thèse propose des heuristiques lagrangiennes. Basées sur les méthodes du sous-gradient et des faisceaux, elles trouvent des solutions de bonne qualité même pour les instances de grande taille comportant jusqu’à 250 installations et 1000 clients. Nous améliorons ensuite la qualité de la solution obtenue en résolvent un modèle PLNE restreint qui tire parti des informations recueillies lors de la résolution du dual lagrangien. Les résultats des calculs montrent que les heuristiques donnent rapidement des solutions de bonne qualité, même pour les instances où les solveurs génériques ne trouvent pas de solutions réalisables. Finalement, nous adaptons les heuristiques précédentes pour résoudre le problème industriel. Deux relaxations différentes sont proposées et comparées. Des extensions des concepts précédents sont présentées afin d'assurer une résolution fiable en un temps raisonnable.