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J-GLOBAL ID：202202223126409215   整理番号：22A0153749

統合された鉄鋼プラントにおける不確実性下の柔軟な酸素分布のための2段階ロバスト最適化アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Two-stage robust optimization approach for flexible oxygen distribution under uncertainty in integrated iron and steel plants

著者 (5件)： Jiang Sheng-Long (College of Materials Science and Engineering, Chongqing University, Chongqing, 400044, PR China) ,  Jiang Sheng-Long (Center for Process Systems Engineering, Department of Chemical Engineering, University College London, London WC1E 7JE, UK) ,  Peng Gongzhuang (Engineering Research Institute, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, PR China) ,  Bogle I. David L. (Center for Process Systems Engineering, Department of Chemical Engineering, University College London, London WC1E 7JE, UK) ,  Zheng Zhong (College of Materials Science and Engineering, Chongqing University, Chongqing, 400044, PR China)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 306  号： PB  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最適酸素分布は現代鉄と鉄鋼業における最も重要なエネルギー管理問題の一つである。通常,エネルギー生産システムの供給は製造プロセスのエネルギー需要によって決定される。しかし,供給と需要の間のバランスは,製造プロセスで生じる不確実性のために頻繁に変動する。本研究では,不確実な要求を考慮した最適酸素分布戦略を開発し,低保守性で初期分布決定を保護する予算ベース不確実性集合を持つ2段階ロバスト最適化(TSRO)モデルを提案した。TSROモデルの主な目標は,”待ち””決定を最大化し,エネルギー利益を最大化し,運転安定性と余剰/短命ペナルティを最小化する”here-and-now”決定を行うことである。エネルギー需要の不確実性セットを表現するため,(1)連続プロセスに対する需要間隔を予測するGaussプロセスベース時系列モデル,(2)離散プロセスに対するマルチシナリオ要求を生成する能力制約スケジューリングモデルを開発した。歴史的データからよく合成された事例を用いて,TSROとその成分に関する広範な計算研究を行った。モデル検証と解析の結果は有望であり,著者らのアプローチが不確実性の下で工業事例を解くのにうまく適応することを実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *不確実性 ,  *酸素 ,  鉄鋼業 ,  Gauss過程 ,  需要予測 ,  エネルギー需要 ,  エネルギー管理 ,  保全性 ,  生産工程 ,  ペナルティ ,  機械学習 ,  *製鋼工場
準シソーラス用語： モデル検証 ,  *ロバスト最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 酸素分布 ,  鉄鋼産業 ,  ロバスト最適化 ,  需要予測 ,  プロセススケジューリング ,  機械学習

分類 (2件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  エネルギー資源及び開発  (LB01000V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 統合 ,  鉄鋼プラント ,  不確実性 ,  酸素 ,  分布 ,  段階 ,  ロバスト最適化