Numerical approaches for the optimization of gas transportation networks

This research develops mathematical approaches for the optimal operation of gas networks with the objective of supporting gas operators in minimizing CO2 emissions related to compression work. The optimization algorithm models gas transport dynamics, detailed compressor performance maps, and valves control in complex branch-looped networks. A comprehensive solution strategy is proposed to tackle the problem, comprising a two-stage Mixed Integer Linear Program decomposition and a smoothed nonlinear algorithm with complementarity constraints. Additionally, we formulate an economic-oriented Nonlinear Model Predictive Controller for cyclic systems. The research has direct applications to real industrial problems. The procedures can handle industrial datasets used by gas operators, and the methodology is validated with real data under various operating conditions. Applications of the algorithm to the Italian network demonstrate its potential to inform decision-making for gas operators. Specifically, the case studies highlighted the importance of simultaneously optimizing the distribution of pressure across the network and the operation of compressors. In presence of electric compressors, the optimizer can minimize the environmental impact of gas transport sector by leveraging the time-varying carbon intensity of the electricity mix.

La ricerca sviluppa approcci matematici avanzati per ottimizzare la gestione delle reti del gas, con l'obiettivo di supportare gli operatori nel ridurre le emissioni di CO2 associate al funzionamento dei compressori. L'algoritmo di ottimizzazione considera le dinamiche di trasporto del gas, le prestazioni dettagliate dei compressori e il controllo delle valvole, anche in reti dalla topologia complessa. Per affrontare il problema, sono state sviluppate una decomposizione bilivello di programmazione lineare mista intera, insieme a un algoritmo non lineare con vincoli di complementarità. Inoltre, è stato formulato un Nonlinear Model Predictive Controller, orientato all'ottimizzazione economica per sistemi ciclici. Questa ricerca trova applicazioni dirette in contesti industriali reali. Le procedure proposte sono in grado di gestire grandi set di dati industriali utilizzati dagli operatori del gas, e la metodologia è stata validata con dati reali in diverse condizioni operative. Le applicazioni dell'algoritmo alla rete italiana hanno dimostrato il suo potenziale nel migliorare il processo decisionale degli operatori del gas. I casi di studio hanno sottolineato l'importanza di ottimizzare simultaneamente la distribuzione della pressione nella rete e il funzionamento dei compressori. In particolare, nel caso di compressori elettrici, l'ottimizzatore può ridurre l'impatto ambientale del trasporto di gas, sfruttando la variabilità temporale dell'intensità di carbonio del mix energetico elettrico.