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This work is part of a larger project to develop the software OptControlCentre (OCC). OCC is an extensive platform designed to carry out dynamic optimization of complex problems in the fields of energy and chemical engineering both off-line and on-line. Application of OCC to large-scale dynamic optimization problems has revealed many areas which require improvements. Some of these improvements are described in this work, the main focus of which is the on-line optimization.
Modifications have been made to improve the speed of reading input data, e.g. initial conditions, starting guesses and measurements, during an on-line run. New modules now allow on-line optimization to be performed either without the process simulation step or using the multiphase option, whereby various objectives can be defined and executed sequentially. The system identification capabilities of OCC have been improved significantly by including the definition of discrete objectives, using flexible bounds for measured variables, expanding the optimization problem by incorporating initial conditions as optimization parameters, as well as parallel identification using reduced process models. An on-line wizard and a user’s guide have been developed to help the user perform on-line optimization using OCC.
In addition, the FORTRAN code generator OCOMA has been modified to include simpler discretization schemes which facilitate convergence of complex problems. More efficient code generation using FORTRAN loops allows computing time and code size reductions of up to 35.9 % and 98.2 % respectively for problems with roughly 1,200 variables. The integration errors of off-line solutions can now be calculated automatically using the OCC off-line menu.
Lastly, test examples were used to compare the performance of the solvers SNOPT (SQP with active set strategy) and the newly integrated IPOPT (SQP with interior point strategy). Close attention has been paid to savings in computing time, numerical efficiency in terms of number of iterations, the quality of the optimization results, as well as the ability of the solvers to deliver results despite poor starting guesses. It shall be shown that significant computing time reductions can be achieved without compromising accuracy by using IPOPT over SNOPT, e.g. up to 92 % for an example with 3,000 variables. Also, IPOPT was shown to be able to produce reliable results in cases where SNOPT failed to converge.
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Diese Arbeit ist Teil eines größeren Projekts zur Entwicklung der Software-Umgebung OptControlCentre (OCC). Das OCC stellt eine umfangreiche Plattform dar, die zur off- bzw. on-line dynamischen Optimierung komplexer energie- und verfahrenstechnischer Prozesse herangezogen werden kann. Durch praktische Anwendungen des OCC für die Optimierung komplexer Probleme wurde jedoch festgestellt, dass es Verbesserungsmöglichkeiten in unterschiedlichen Teilen des Programms besteht und benötigt werden. Einige dieser Verbesserungen, bei denen die On-line Optimierung eine besonders wichtige Rolle spielt, werden in dieser Arbeit dargestellt.
Das Einlesen von Eingabedaten, z.B. Anfangs- und Startwerten sowie Messdaten, während der On-line Optimierung wurde effektiver gestaltet. Neue Funktionen erlauben die On-line Optimierung ohne die Prozesssimulation oder mit Multiphasenoption, wobei unterschiedliche Zielfunktionen definiert und nacheinander durchgeführt werden können. Die Systemidentifikation wurde erheblich verbessert durch die Möglichkeit zur Definition der diskreten Zielfunktion, die Benutzung flexibler Wertebereiche für gemessenen Variablen, die Einführung der Anfangswerte von unbekannten differentiellen Variablen als Optimierungsparameter, sowie die Parallelidentifikation. Zusätzlich wurde das OCC ergänzt durch einen On-line Wizard (Hilfsmenu) und eine Benutzersanleitung zur On-line Optimierung, um die Benutzerfreundlichkeit des Programms zu gewährleisten.
Einfachere Diskretisierungsmethoden wurden dem FORTRAN Code-Generator OCOMA hinzugefügt, um Konvergenz für höchstkomplexe Probleme zu erreichen. Die effizientere Erzeugung der Codes durch FORTRAN-Schleifen ermöglichen Zeitersparnisse und Dateienverkleinerung um bis zu 35,9 % bzw. 98.2 %. Integrationsfehler von Lösungen aus der Off-line Optimierung können anhand neuer Funktionen im Off-line Menu des OCC automatisch berechnet werden.
Weiterhin wurden die Solver SNOPT (SQP mit Aktiv-Set Strategie) und IPOPT (SQP mit Interior Point Strategie) anhand von Testbeispielen bezüglich der Rechenzeit, numerischer Effizienz (Anzahl der Iterationen), der Qualität der Lösungen, sowie ihrer Fähigkeit, Lösungen trotz schlechter Startwerte zuverlässig zu liefern, verglichen. Es wurde festgestellt, dass wesentliche Zeitersparnisse durch den Einsatz von IPOPT gegenüber SNOPT erzielt werden können, beispielsweise bis zu 92 % bei einem Problem mit 3.000 Variablen. Es wurden Fälle beobachtet, bei denen IPOPT gute Lösungen lieferte während SNOPT nicht zur Konvergenz gelang.
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Abstract
Zusammenfassung
