Optimización Energética en Procesos Industriales

Transcripción

1 Optimización Energética en Procesos Industriales Oihane Kamara-Esteban y Cruz E. Borges {oihane.esteban,cruz.borges}@deusto.es 22 de diciembre de 2016 cba Este obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-Compartir Igual 4.0 Internacional

2 cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 2/20 DeustoTech Universidad de Deusto La Universidad de Deusto abrió sus puertas en 1886 Tiene alrededor de alumnos y 1000 profesores Posee campus en Bilbao, San Sebastián y Madrid DeustoTech Instituto de investigación perteneciente a la Fundación Deusto Se encuentra en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Deusto Su objetivo es realizar tanto investigación básica y aplicada como transferencia de conocimiento a las empresas

3 cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 3/20 DeustoTech Energy Áreas de Conocimiento Smart Distribution Grids: Herramientas de monitorización, predicción e identificación de anomalías en redes de distribución inteligentes Geosimulaciones: Predicciones del impacto en las distintas redes de distribución de la evolución a largo plazo de las ciudades Clean Tech: Optimización de procesos industriales mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial. Análisis del ciclo de vida de productos y servicios

4 Principales características de una fundición Definición Proceso de fabricación de piezas metálicas consistente en fundir un material e introducirlo en una cavidad donde se solidifica Características de la industria Representa el 33.7 % de los empleos industriales el 34 % por ciento del PIB industrial de Euskadi Industria con una alta demanda eléctrica El actual precio de la electricidad estar mermando la competitividad de este sector cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 4/20

5 Principales características de una fundición Definición Proceso de fabricación de piezas metálicas consistente en fundir un material e introducirlo en una cavidad donde se solidifica Características de la industria Representa el 33.7 % de los empleos industriales el 34 % por ciento del PIB industrial de Euskadi Industria con una alta demanda eléctrica El actual precio de la electricidad estar mermando la competitividad de este sector cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 4/20

6 cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 5/20 Cómo se ha resuelto el problema hasta ahora? Soluciones tomadas hasta el momento Reducir el sueldo de los trabajadores Subastas de interrumpibilidad Trasladar la producción a la noche IDEA: y si ajustamos la producción según el precio de la energía?

7 cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 5/20 Cómo se ha resuelto el problema hasta ahora? Soluciones tomadas hasta el momento Reducir el sueldo de los trabajadores Subastas de interrumpibilidad Trasladar la producción a la noche IDEA: y si ajustamos la producción según el precio de la energía?

8 Índice cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 6/20 1 Ideas para resolver este problema 2 Resultados experimentales 3 Discusión y trabajo futuro

9 Índice cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 7/20 1 Ideas para resolver este problema 2 Resultados experimentales 3 Discusión y trabajo futuro

10 cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 8/20 El problema de la planificación I Diariamente se debe producir una cantidad de varios tipos de piezas [2 en nuestro caso] Para ello se posee varias calderas [2 en nuestro caso] sujetas a las siguientes restricciones: Tienen un volumen fijo [6t en nuestro caso] No pueden estar fundiendo todas a la vez No pueden ser vaciadas parcialmente Se pueden usar distintas materias primas [3 en nuestro caso] El coste de cada planificación depende de: La cantidad de cada materia prima usada La secuencia de estados de la caldera El coste horario de la energía El problema consiste en programar las órdenes para cumplir los pedidos respetando las restricciones y minimizando los costes

11 cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 8/20 El problema de la planificación I Diariamente se debe producir una cantidad de varios tipos de piezas [2 en nuestro caso] Para ello se posee varias calderas [2 en nuestro caso] sujetas a las siguientes restricciones: Tienen un volumen fijo [6t en nuestro caso] No pueden estar fundiendo todas a la vez No pueden ser vaciadas parcialmente Se pueden usar distintas materias primas [3 en nuestro caso] El coste de cada planificación depende de: La cantidad de cada materia prima usada La secuencia de estados de la caldera El coste horario de la energía El problema consiste en programar las órdenes para cumplir los pedidos respetando las restricciones y minimizando los costes

12 El problema de la planificación II cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 9/20

13 cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 10/20 Estado del arte Es un problema de programación entera [NP-duro] Las estrategias basadas en SIMPLEX no funcionan muy bien sin embargo las heurísticas han obtenido buenos resultados Hay paquetes comerciales basados en SIMPLEX [e.g. LINDO o CPLEX] No parece que hayan paquetes comerciales basados en heurísticas (o no lo publicitan) Sin embargo si existen librerías con licencia libre [e.g. DEAP o EO]......pero generalmente es más fácil programar desde 0

14 Fuente: cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 11/20 Algoritmos Evolutivos Evoluciona una población soluciones de forma iterativa Es necesario dar una función que califique a cada candidato Solo requiere evaluaciones de esta función

15 Operadores evolutivos y función de calificación I cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 12/20

16 Operadores evolutivos y función de calificación II cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 13/20

17 Índice cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 14/20 1 Ideas para resolver este problema 2 Resultados experimentales 3 Discusión y trabajo futuro

18 cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 15/20 Implementación y pruebas de validación Implementación Escrito en JAVA sin usar librerías de terceros Arquitectura clásica: lectura de parámetros de entrada, inteligencia y presentación Pruebas Se cuenta con la planificación de una semana de una fundición Los resultados que se muestran a continuación se dan en porcentaje sobre el coste de lo realizado En ambos casos los costes se calcularon usando la misma función Nótese que la implementación no se optimizó ni se paralelizó

19 cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 15/20 Implementación y pruebas de validación Implementación Escrito en JAVA sin usar librerías de terceros Arquitectura clásica: lectura de parámetros de entrada, inteligencia y presentación Pruebas Se cuenta con la planificación de una semana de una fundición Los resultados que se muestran a continuación se dan en porcentaje sobre el coste de lo realizado En ambos casos los costes se calcularon usando la misma función Nótese que la implementación no se optimizó ni se paralelizó

20 Optimización de los hyperparámetros Roulette Wheel (fixed melting time) (%) Population size cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 16/20

21 Mejoras sobre el algoritmo original Las poblaciones perdían diversidad así que se cambia el operador de selección duplicándose el ahorro conseguido Si además se permite al algoritmo explotar que el tiempo de fundición varía según la mezcla de materias primas se multiplica por seis el ahorro conseguido Simple tournament (fixed melting time) (%) Simple tournament (var. melting time) (%) Population size Population size Number of generations Number of generations cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 17/20

22 Índice cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 18/20 1 Ideas para resolver este problema 2 Resultados experimentales 3 Discusión y trabajo futuro

23 cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 19/20 Discusión y trabajo futuro Potenciales problemas de las soluciones La secuencia de acciones es nueva cada día lo cual puede dar lugar a fallos en su ejecución No se tiene un modelo fino que relaciones la mezcla de materias primas con el consumo energético......tampoco con el tiempo que se tarda en fundir la mezcla (lo cual puede dar lugar a interesantes mejoras) Otros potenciales usos Planificación industrial just in time Planificación de tareas en un centro de cálculo Gestión de la demanda eléctrica

24 cba Cruz E. Borges (DeustoTech) Optimización Energética en Procesos Industriales 19/20 Discusión y trabajo futuro Potenciales problemas de las soluciones La secuencia de acciones es nueva cada día lo cual puede dar lugar a fallos en su ejecución No se tiene un modelo fino que relaciones la mezcla de materias primas con el consumo energético......tampoco con el tiempo que se tarda en fundir la mezcla (lo cual puede dar lugar a interesantes mejoras) Otros potenciales usos Planificación industrial just in time Planificación de tareas en un centro de cálculo Gestión de la demanda eléctrica

25 Optimización Energética en Procesos Industriales Oihane Kamara-Esteban y Cruz E. Borges {oihane.esteban,cruz.borges}@deusto.es 22 de diciembre de 2016 cba Este obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-Compartir Igual 4.0 Internacional