Optimization for the design of subsystems of energy-producing processes

Bakalářská práce se zabývá návrhem spalovacího roštu. Klíčovým faktorem při návrhu je výhřevnost odpadu, která byla modelována na základě analýzy dat z reálného provozu. Cílem je navrhnout spalovací rošt, který by byl schopen efektivně fungovat i při změnách zmíněné výhřevnosti. Za použití scénářů převádíme tento problém do matematické formulace, která je následně implementována do programovacího prostředí GAMS. Výsledkem je stanovení parametrů spalovacího roštu.This bachelor thesis focuses on the design of a combustion grate. The key factor is the lower heating value of waste, which has been modelled based on the data obtained from a real combustion grate. The goal is to develop a combustion grate, which will function effectively whilst changing the lower heating values. Possible scenarios of the problem are mathematically formulated and implenented in GAMS enviroment. The outcome of this work are the parameters of the combustion grate.

Network flow models for waste management

Diplomová práce je věnována výstavbě nových zařízení na energetické využití odpadu v lokalitě, kde je již provozováno stávající energetické zařízení - teplárna. Cílem je vytvořit matematický model, a ten následně aplikovat pro hodnocení míry efektivity spolupráce s použitím společné technologie. Sestavený model, který reflektuje aspekty reálného provozu, má vlastnosti smíšeného celočíselného nelineárního programování. Pro jeho výpočet se používá optimalizační software GAMS. Složitost modelu je však na takové úrovni, že řešení za špatných počátečních podmínek končí v lokálním optimu, nebo vůbec není nalezeno. Tato práce je věnována odstranění nelinearity pomocí binárních proměnných a heuristiky s cílem nalézt řešení v přijatelných časových mezích se zaručením optimality.This thesis is devoted to the construction of new waste-to-energy plants in a territory where is already another fossil-fuel power station in operation. The aim is to create a mathematical model and prove that those two devices are able to cooperate effectively using same technology. Exactly assembled model under real operating have characteristics of a mixed integer nonlinear programming. The optimization software GAMS is used for its calculation. The complexity of the model, however, is at a level that solutions in bad initial conditions ends in local optima, or not found at all. This thesis is devoted to the elimination of non-linearity using binary variables and heuristic so the task was solved with acceptable time limits to guarantee an optimal solution.

Robust facility location problem for bio-waste transportation

The article presents an optimisation tool for bio-waste facility allocation. The quantity of bio-waste produced in individual territorial units is a key factor for the selection of localities when constructing a new facility. Bio-waste production changes over the course of the year and differs between various types of housing developments. Separation rate is a determining factor for bio-waste production. Readiness to separate the waste reflects the total quantity of bio-waste produced. Predicting the future of bio-waste production is a complex problem, and it would be suitable to consider more developed scenarios. The introduced tool takes into consideration additional possible scenarios for production and provides a robust solution from the point of view of a locality suggestion for the construction of the processing facility. The optimisation model is based on the two-stage stochastic programming approach. The decision regarding the locality for the construction of a new facility is made during the first stage. This method is called the "Here-and-Now" approach. The results are presented in a case study for a selected region in the Czech Republic. Since changes to the legislation in 2014, municipalities are now supposed to provide the possibility to collect the bio-waste of citizens. This has caused significant growth in production - about 20 % annually over the past few years. At this point, it is very complicated to estimate a future trend based on the historical data. Due to this reason, it would be appropriate to consider future bio-waste production across more scenarios. In order to enable the applicability of the tool on a large area with many nodes, it would be necessary to adapt the computation method according to its computational complexity. Copyright © 2017, AIDIC Servizi S.r.l

Operational Research in Waste Management: Task Reduction Techniques

The dissertation thesis focuses on reducing the computational complexity of selected modeling tasks in waste management. Two types of optimization tasks are presented here. First, attention is focuses on transport tasks. Current computational tools approach transport tasks with greatly simplified models of transportation costs. The thesis presents a more accurate model of transportation costs and describes its implementation into the long-term successfully used unique tool NERUDA. The improved tool provides more accurate results, however, requires more computational time. The work describes cases where the original tool provides results comparable to the improved one and suggests the methodology of how to identify, even before the calculation, whether the use of optimized models is necessary. The work continues in the area of scenario approaches, which output a significant amount of transport task results. Analysis of the results and their processing is key for further use in practice. The currently used tool works with future development scenarios where one result is calculated for each scenario. In many cases, the results are very similar, but their quantity hinders the following analysis The thesis describes an approach based on cluster analysis, which groups the results into categories and thereby significantly aids their processing and interpretation. The second type of tasks is represented by the optimization of the conceptual design of a waste-to-energy plant and a heating plant cooperation. In general, this is a stochastic mixed integer non-linear programming problem. The work presents an innovative approach, which, based on the decomposition of the task and its parallel solution, allows working with higher accuracy without a significant increase in computing time

Operational Research in Waste Management: Task Reduction Techniques

Dizertační práce se zaměřuje na redukci výpočtové náročnosti vybraných úloh modelování v odpadovém hospodářství. Jsou zde představeny dva typy optimalizačních úloh. Nejdříve je pozornost směřována na úlohy dopravní. Současné výpočetní nástroje přistupují k dopravním úlohám pomocí značně zjednodušených modelů přepravních nákladů. V práci je představen přesnější model dopravních nákladů a je popsána jeho implementaci do dlouhodobě úspěšně využívaného unikátního výpočtového nástroje NERUDA. Vylepšený nástroj poskytuje přesnější výsledky, vyžaduje však více času na výpočet. V práci jsou popsány případy, kdy původní nástroj přináší výsledky srovnatelné s vylepšeným, a je navržena metodika, jak ještě před výpočtem zjistit, zda je nutné použití přesnějších modelů. Práce pokračuje oblastí scénářových přístupů, které mají na výstupu výrazné množství výsledků dopravních úloh. Analýza výsledků a jejich zpracování je klíčové pro další využití v praxi. Aktuálně využívaný nástroj pracuje se scénáři budoucího vývoje, kde se pro každý scénář počítá jeden výsledek. Výsledky jsou v mnoha případech velmi podobné, ale jejich kvantita brání následné analýze. V práci je popsán přístup založený na shlukové analýze, která seskupuje výsledky do kategorií a výrazně tak napomáhá jejich zpracování a interpretaci. Druhý typ úloh je reprezentován optimalizací koncepčního návrhu spolupráce zařízení na energetické využití odpadu a teplárny. Obecně se jedná o stochastickou úlohu celočíselného nelineárního programování. V práci je představen inovativní přístup, který na základě dekompozice úlohy a jejího paralelního řešení umožňuje dosahovat vyšší přesnosti, aniž by docházelo k výraznému prodloužení výpočtového času.The dissertation thesis focuses on reducing the computational complexity of selected modeling tasks in waste management. Two types of optimization tasks are presented here. First, attention is focuses on transport tasks. Current computational tools approach transport tasks with greatly simplified models of transportation costs. The thesis presents a more accurate model of transportation costs and describes its implementation into the long-term successfully used unique tool NERUDA. The improved tool provides more accurate results, however, requires more computational time. The work describes cases where the original tool provides results comparable to the improved one and suggests the methodology of how to identify, even before the calculation, whether the use of optimized models is necessary. The work continues in the area of scenario approaches, which output a significant amount of transport task results. Analysis of the results and their processing is key for further use in practice. The currently used tool works with future development scenarios where one result is calculated for each scenario. In many cases, the results are very similar, but their quantity hinders the following analysis The thesis describes an approach based on cluster analysis, which groups the results into categories and thereby significantly aids their processing and interpretation. The second type of tasks is represented by the optimization of the conceptual design of a waste-to-energy plant and a heating plant cooperation. In general, this is a stochastic mixed integer non-linear programming problem. The work presents an innovative approach, which, based on the decomposition of the task and its parallel solution, allows working with higher accuracy without a significant increase in computing time.