A tabu search algorithm for optimization of energy efficient control on a transfer line

The energy consumption reduction is a topic that has been widely explored over the last decade. In the industrial sector, the research has a double value, reducing costs for the company and, due to the over 30% of the worldwide energy consumed by industries reducing environmental impacts in terms of emissions and use of primary resources. To achieve these goals, beyond investing in more energy-efficient machines, several control policies, called energy efficient control (EEC), have been studied in order to minimize energy consumption by controlling machines states. The problem emerged in literature regards the difficulties in EEC optimization for large systems. This work aims to develop a Tabu Search (TS) algorithm, which is capable of providing a near-optimal solution for the EEC on transfer line, without any impediment caused by an excessive number of stages. In a first phase of the study, several settings of the algorithm parameters are tested by means of simulations, on different scenarios with the objective of identifying the optimal set of parameters that maximizes algorithm’s effectiveness and efficiency. Subsequently the results obtained with the optimal set of parameters are compared with Random Search (TS), to show the advantages in performances introduced with the algorithm. This work makes a step towards energy efficient control optimization, providing a model capable of performing on large-size systems. Besides the scientific relevance this work provides an innovation for industrial sector, reducing the existing barriers for the practical implementation of EEC.

La riduzione del consumo energetico è un argomento ampiamente studiato nell’ultimo decennio. Nel settore industriale, la ricerca ha un duplice valore: ridurre i costi per l'azienda e, poiché oltre il 30% dell'energia mondiale è consumato dall'industria, ridurre l’impatto ambientale in termini di emissioni e uso di risorse primarie. Per raggiungere questi obiettivi, oltre a investire in macchinari più efficienti dal punto di vista energetico, sono state studiate diverse politiche di controllo per l’efficienza energetica (EEC), per minimizzare il consumo energetico attraverso il controllo degli stati delle macchine. Il problema emerso in letteratura riguarda le difficoltà di ottimizzazione dell’EEC per sistemi di grandi dimensioni. Questo lavoro si propone di sviluppare un algoritmo di Tabu Search (TS), in grado di fornire una soluzione accettabile, sia essa esatta o una buona approssimazione dell’ottimo, per l’EEC nelle linee di trasferimento, senza ostacoli derivanti dall’eccessivo numero di macchine. In una prima fase dello studio, sono state testate diverse configurazioni dei parametri dell’algoritmo attraverso simulazioni, su diversi scenari, con l’obiettivo di identificare il set ottimale di parametri che massimizzi l’efficacia e l’efficienza dell’algoritmo. Successivamente, i risultati ottenuti con il set ottimale di parametri sono stati confrontati con una ricerca casuale (RS), per mostrare i vantaggi in termini di prestazioni introdotti dall’algoritmo. Questo lavoro rappresenta un passo avanti nell’ottimizzazione del controllo per l’efficienza energetica, fornendo un modello in grado di operare anche su sistemi di grandi dimensioni. Oltre alla rilevanza scientifica, questo lavoro offre un’innovazione per il settore industriale, riducendo le barriere esistenti per l’implementazione pratica dell’EEC.