A heuristic algorithm for maintenance planning of a Combined Heat and Power plant

In the last years, we have witnessed the development of several technologies aiming produce energy in a more efficient way. In particular, the systems that exploit the recovery of heat dispersed during the production of electric energy to produce also thermal energy are more and more diffused in Italy and Europe. Such multiple interconnected energy production systems are specially used to satisfy industrial energy demand. However, these systems require a complex system of control and production planning. With this thesis we propose a heuristic algorithm that aims to reduce the computational time of an optimization model specially built for the scheduling of the energy production of a system consisting of a cogeneration plant and two boilers. In addition, to the hourly production of the plant that covers a period of one year, it’s necessary to schedule the maintenance operations of the cogeneration plant. These scheduling operations result in a highly complex system, as the hourly scheduling problem cannot be decoupled from the yearly one. We develop a heuristic consisting of three main steps to solve the problem. In the first step we have built a new model to reduce the dimension of the original one. All hourly data and parameters of the complete model have been adapted on the basis of the same factor. Since this reduced model is fairly complex, the second step of the algorithm solves it with a “relax and fix” heuristic. In the third and last step we take the solution found in the second step and we adapt it to our original model. In particular, the hours in which the cleanings are executed have been translated back to the original model on the basis of the same factor, which was used in the first step. Our computational results show that our heuristic solved the original problem in nine minutes and achieves the same results that a commercial software is able to achieve in ten hours.

Negli ultimi anni abbiamo assistito allo sviluppo di molte tecnologie che mirano ad una produzione più efficiente dell’energia. In particolare, i sistemi che sfruttano il recupero del calore disperso durante la produzione di energia elettrica per produrre anche calore sono sempre più diffusi in Italia e in Europa. Questi sistemi interconnessi di multipla produzione di energia sono specialmente usati per soddisfare la richiesta energetica dei processi industriali. Tuttavia, tali sistemi richiedono un complesso sistema di controllo e pianificazione della produzione. Con questa tesi proponiamo un algoritmo euristico che mira a ridurre il tempo computazionale di un modello di ottimizzazione costruito appositamente per la programmazione della produzione di energia di un sistema composto da un impianto di cogenerazione e due caldaie. Oltre alla produzione oraria dell’impianto che copre un intero anno, bisogna pianificare le operazioni di pulizia che devono essere eseguite sull’impianto di cogenerazione. Queste operazioni di programmazione risultano essere molto complesse, dal momento che il problema della programmazione oraria non può essere dissociato da quello annuale. Abbiamo costruito un’euristica che consiste di tre fasi per risolvere il problema. La prima fase consiste nel costruire un nuovo modello per ridurre le dimensioni di quello originale. Tutti i dati orari e i parametri del modello completo sono stati adattati sulla base di uno stesso fattore. Successivamente, poiché anche questo modello risulta essere abbastanza complesso, la seconda fase risolve il modello con un algoritmo chiamato “fix and “relax”. Nella terza e ultima fase abbiamo preso la soluzione trovata nella seconda fase e l’abbiamo adattata al nostro modello originale. In particolare, gli orari in cui vengono effettuate le pulizie sono stati traslati al modello più grande sulla base dello stesso fattore che era stato usato nella prima fase. L’intera euristica che abbiamo costruito risolve il problema originale in nove minuti e raggiunge i medesimi risultati che un software commerciale raggiunge in dieci ore.