Optimization Strategies: Petroleum Refinery Planning under Uncertainty
In dieser Arbeit wird eine Mischung aus stochastischen Programmierungsansätzen (SP) für eine optimale mittelfristige Raffinerieplanung vorgeschlagen, die drei Arten von Unsicherheiten berücksichtigt: Preise für Rohöl und Produkte, Nachfrage und Erträge.
Ein SP-Verfahren, das kompensierende Schlupfvariablen verwendet, wird eingesetzt, um explizit Verletzungen von Randbedingungen zu berücksichtigen und so die Nachvollziehbarkeit des Modells zu erhöhen. Vier Ansätze werden in Betracht gezogen, um Lösungs- und Modellrobustheit zu erreichen: (1) das Markowitz'sche Mittelwert-Varianz (MV)-Modell, um Zufälligkeiten in den Zielkoeffizienten durch Minimierung der Varianz (wirtschaftliches Risiko) des Erwartungswertes der Zufallskoeffizienten zu behandeln; (2) das zweistufige SP mit festem Rückgriff, um Zufälligkeiten in den RHS- und LHS-Koeffizienten der Nebenbedingungen durch Minimierung der erwarteten Rückgriffskosten zu behandeln; (3) die Einbeziehung des MV-Modells in den Rahmen in (2), um ein Mittelwert-Risiko-Modell zu formulieren, das den Erwartungswert und das Risiko minimiert.
Risikomodell zu formulieren, das die Erwartung und das betriebliche Risikomaß der Varianz der Rückgriffskosten minimiert; und (4) Neuformulierung des Modells in (3) durch Annahme der mittleren absoluten Abweichung (MAD) als betriebliches Risikomaß, das durch die Rückgriffskosten für eine neuartige Raffinerieplanungsanwendung auferlegt wird. Ein numerisches Beispiel wird illustriert.
| ISBN: | 9783836477925 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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