KPI oriented approach for real-time optimization

• Autor(a) principal: Santos, José Eduardo Weber dos
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/231722
• topic: Otimização em tempo real; Controle preditivo; Estimação de parâmetros; Key-performance Indicator; Predictive control; Real-time optimization; State estimator; Model updating

Indicadores-chave de desempenho (Key-performance Indicators - KPIs) são ferramentas capazes de medir e avaliar o nível de desempenho e sucesso econômico e/ou operacional de um dado processo. Além disso, a busca pelo maior lucro através de um melhor consumo de matéria-prima e energia garantindo uma maior qualidade e conformidade de especificações é facilitada pela aplicação de técnicas de otimização em tempo real. Essas técnicas aliadas à KPIs e a controladores preditivos baseado em modelo possibilitam o controle e otimização de sistemas com maior número de variáveis controladas do que manipuladas, sistemas que operam em faixas (também chamadas soft-constraints) e presença de restrições operacionais. No entanto, distúrbios externos não-medidos e a má qualidade de modelos prejudicam o funcionamento robusto do processo levando o sistema a operar fora das especificações, ou em regiões sub-ótimas. Por isso, esta tese aborda um estudo sobre estratégias de otimização em tempo real (Real-time Optimization - RTO) e suas aplicações. As principais contribuições do trabalho são: (1) revisão bibliográfica sobre estratégias de RTO abordando suas principaiscaracterísticas e aplicações; (2) estratégia preliminarde controlador MPC estendido, capaz de abordar controle e otimização em uma única camada; (3) emprego de estimadores de estado e medições do processo para atualização do KPI operacional, considerado uma variável controlada através de set-point pelo controlador MPC; (4) análise da influência do ponto de operação dos modelos utilizados para o KPI e para o controlador MPC linear, estimando-os e atualizando-os através de técnicas de estimação de distúrbios não medidos e parâmetros, baseados em medições do modelo dinâmico não-linear; e (5) influência de fatores de robustez para MPC econômico orientado à KPIs capaz de manter as variáveis controladas através de faixas de operação impondo restrições para as variáveis de entrada e saída do modelo baseado na magnitude do distúrbio. As técnicas propostas são avaliadas e testadas em estudos de caso simulados de forma a exemplificar aplicações industriais corroborando a metodologia proposta ao controlar a função custo no valor ótimo (dado pelo KPI), rejeitando distúrbios e mantendo as saídas do processo nas especificações de forma robusta e sem elevado tempo computacional.