Dieser Beitrag gibt eine Übersicht über neue Entwicklungen der Echtzeitoptimierung transienter Prozesse. Die Entwicklungen basieren auf einer Zerlegung des Prozessführungsproblems auf zwei durch unterschiedliche Zeitskalen gekennzeichnete Ebenen, die den wirtschaftlichen und den regelungstechnischen Zielen entsprechen. Zwei modellgestützte Strategien wurden entwickelt, welche die beiden Ebenen enger integrieren und auch bei Unsicherheiten eine nahezu wirtschaftlich optimale Prozessführung ermöglichen. Die Anwendung auf simulierte industrielle Prozesse mit verschiedenen betrieblichen Szenarien zeigen, dass mit diesen Strategien erhebliche wirtschaftliche Vorteile erreicht werden können.
This paper gives an overview of recent developments and applications of dynamic real-time optimization. The developments are based on a decomposition strategy, which separates the economical and control objectives by formulating two sub-problems in closed-loop. Two approaches (model-based and model-free at the implementation level) are developed to provide tight integration of dynamic optimization of plant economics and control, and to handle uncertainty. Simulated industrial applications involving different dynamic operational scenarios demonstrate significant economical benefits to plant operation.
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