Optimization Strategies: Petroleum Refinery Planning under Uncertainty
Ce travail propose un hybride d'approches de programmation stochastique (SP) pour une planification optimale de raffinerie à moyen terme qui prend en compte trois formes d'incertitudes : les prix du pétrole brut et des produits, les demandes et les rendements.
Une technique de programmation stochastique qui utilise des variables de compensation est employée pour prendre en compte explicitement les violations de contraintes afin d'augmenter la traçabilité du modèle. Quatre approches sont envisagées pour assurer la robustesse de la solution et du modèle : (1) le modèle moyenne-variance (MV) de Markowitz pour traiter le caractère aléatoire des coefficients de l'objectif en minimisant la variance (risque économique) de la valeur attendue des coefficients aléatoires ; (2) la PS en deux étapes avec recours fixe pour traiter le caractère aléatoire des coefficients RHS et LHS des contraintes en minimisant les coûts de recours attendus ; (3) l'incorporation du modèle MV dans le cadre de (2) pour formuler un modèle de risque moyen qui minimise l'espérance et le risque économique de la valeur attendue des coefficients aléatoires ; (4) l'incorporation du modèle MV dans le cadre de (5) pour minimiser l'espérance et le risque économique de la valeur attendue des coefficients aléatoires.
(3) l'incorporation du modèle MV dans le cadre de (2) pour formuler un modèle de risque moyen qui minimise l'espérance et la mesure de risque opérationnel de la variance des coûts de recours ; et (4) la reformulation du modèle de (3) en adoptant l'écart moyen-absolu (MAD) comme mesure de risque opérationnel imposée par les coûts de recours pour une nouvelle application de planification de raffinerie. Un exemple numérique est illustré.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)