論文の概要: Safe Optimization of an Industrial Refrigeration Process Using an
Adaptive and Explorative Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13019v1
- Date: Mon, 21 Nov 2022 16:44:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-24 14:56:17.921854
- Title: Safe Optimization of an Industrial Refrigeration Process Using an
Adaptive and Explorative Framework
- Title（参考訳）: 適応的・探索的枠組みを用いた産業用冷凍プロセスの安全最適化
- Authors: Buse Sibel Korkmaz (1), Marta Zag\'orowska (2), Mehmet Mercang\"oz (1)
((1) Imperial College London, (2) ETH Z\"urich)
- Abstract要約: 産業用冷凍プロセスへの適応型リアルタイム最適化フレームワークの適用について述べる。
冷蔵プラントの未知の圧縮機特性の不確かさを定量化する。
提案手法は, 検討された冷凍プロセスのエネルギー効率向上に有効である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Many industrial applications rely on real-time optimization to improve key
performance indicators. In the case of unknown process characteristics,
real-time optimization becomes challenging, particularly for the satisfaction
of safety constraints. In this paper, we demonstrate the application of an
adaptive and explorative real-time optimization framework to an industrial
refrigeration process, where we learn the process characteristics through
changes in process control targets and through exploration to satisfy safety
constraints. We quantify the uncertainty in unknown compressor characteristics
of the refrigeration plant by using Gaussian processes and incorporate this
uncertainty into the objective function of the real-time optimization problem
as a weighted cost term. We adaptively control the weight of this term to drive
exploration. The results of our simulation experiments indicate the proposed
approach can help to increase the energy efficiency of the considered
refrigeration process, closely approximating the performance of a solution that
has complete information about the compressor performance characteristics.
- Abstract（参考訳）: 多くの産業アプリケーションは、重要な性能指標を改善するためにリアルタイム最適化に依存している。
未知のプロセス特性の場合、特に安全性制約の満足度において、リアルタイム最適化は困難になる。
本稿では,産業用冷蔵プロセスへの適応的かつ探索的リアルタイム最適化フレームワークの適用を実証し,プロセス制御目標の変化と安全性制約を満たすための探索を通じてプロセス特性を学習する。
ガウス法を用いて, 冷却プラントの未知圧縮機特性の不確かさを定量化し, この不確かさを実時間最適化問題の目的関数に重み付きコスト項として組み込む。
我々はこの用語の重みを適応的に制御して探検を進めます。
シミュレーション実験の結果, 提案手法は, コンプレッサの性能特性に関する完全な情報を有する溶液の性能を近似し, 冷蔵を考慮したエネルギー効率の向上に寄与することが示唆された。
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