Estratégia Baseada em Horizonte Rolante para Otimização da Distribuição de Gases Siderúrgicos com Incertezas

Nome: João Gustavo Coelho Pena
Tipo: Tese de doutorado
Data de publicação: 17/07/2019
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
Jose Leandro Félix Salles Orientador
Jussara Farias Fardin Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
Edilson Fernandes de Arruda Examinador Externo
Helder Roberto de Oliveira Rocha Orientador
Jussara Farias Fardin Examinador Interno
Marcelo Eduardo Vieira Segatto Examinador Interno
Rodrigo de Alvarenga Rosa Examinador Externo

Resumo: O processo de fabricação de ferro e aço é uma das atividades industriais que mais consome energia e emite poluentes atmosféricos. Por outro lado, a maioria desses gases pode ser usada como combustível para cogeração de eletricidade e vapor de processo; nesse caso, a utilização eficiente desses gases é primordial para economia de energia e redução de emissão de CO2. No entanto, a gestão deste sistema é uma atividade complexa, principalmente devido aos desequilíbrios entre os perfis de produção e consumo dos gases, às limitações de capacidade dos gasômetros e suas restrições operacionais, bem como às restrições para o uso de energia em usinas termoelétricas. Como resultado, o excesso temporário de gases siderúrgicos, ao longo do tempo, poderia levar o gasômetro a ultrapassar sua capacidade, e então força a queima de gás nas torres de proteção, resultando em perdas econômicas e poluição ambiental. Mas, a escassez de gás siderúrgico produz problemas mecânicos no gasômetro e afeta o processo produtivo. Assim, é de grande Importância otimizar a programação e distribuição do sistema de gás siderúrgicos para reduzir a queima ou escassez de gás e para manter a estabilidade do sistema de distribuição de gases.

Esta tese aborda o uso de um algoritmo de controle por horizonte de rolagem na resolução, em tempo real, do problema de scheduling dos gases siderúrgicos numa usina siderúrgica integrada, considerando incertezas nas vazões dos gases. Modelos adaptativos de séries temporais, determinados a partir de dados reais, realizam previsões para cada produtor e consumidor de gás nas principais unidades da usina siderúrgica. Os consumos individuais de gás de alto-forno e de gás coqueria são modelados usando o método sazonal de Holt-Winters com constantes de suavização estimadas via algoritmo genético, enquanto as produções individuais de gás de alto-forno e de gás de coqueria são modeladas a partir da média móvel auto-regressiva e integrada. A produção de gás LDG é prevista usando um método heurístico que leva em conta informações operacionais. Os parâmetros do modelo são atualizados periodicamente devido às não-linearidades presentes nas séries temporais. Após a fase de previsão, o algoritmo executa decisões de curto prazo usando um modelo de otimização MILP, que minimiza o desequilíbrio dinâmico provocado pelas incertezas das flutuações da produção e consumo de gás, e maximiza o aproveitamento energético. Por meio de simulações computacionais, será demonstrado que a estabilidade operacional dos gasômetros e da produção de energia elétrica aumentam, enquanto o desperdício de gases nas torres de queima diminui, quando o horizonte de controle do algoritmo do horizonte de rolagem é reduzido. A otimização por enxame
de partículas foi aplicada para sintonizar as penalidades do modelo MILP de otimização, de modo a melhorar os indicadores de desempenho do sistema de distribuição de gases.

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