Load sharing optimization of compression networks

In this thesis, the problem of optimizing the load distribution of compressor units in natural gas pipeline compression stations is considered. Natural gas pipelines are used to deliver gas from production sources to customers. Compression stations on these pipelines are generally composed of the interconnections of several compressor units and the aim of the load sharing optimization is to operate these units in an energy efficient way while continuously satisfying the varying demand of gas flow. As gas demand changes, start-up and shut-down of compressor units might be required and the impact of these switching events on the expected lifetime of the compressors also needs to be taken into consideration. Two types of operational constraints are involved: continuous constraints, concerning the conservation equations of mass, safety criterias, and compressors minimum and maximum speed, and combinatorial constraints, concerning the possibility of changing the number of active compressors. Overall the optimization problem can be formulated as a mixed integer nonlinear programming (MINLP) problem. This type of problem involves nonlinearities as well as combinatorial aspects. The optimization of gas compression network fits well with such problem formulation, since gas compression is a phenomenon strongly nonlinear and switching on and off compressors leads to combinatorial facets. In the first part, a literature research on compressor units adopted in natural gas boosting stations is presented. Subsequently, a suitable steady-state model of a parallel compression station and the connected pipeline delivering the gas is worked out. After the derivation of the static model of the system, appropriate solution techniques for the resulting optimization problem are introduced. A comparison between an optimization approach and other load sharing strategies used in the industrial practice is also presented. It is shown that considerable improvement in term of energy savings can be achieved by the optimization approach. Since the parameters of the compressor model can change during the operation of the compression station (due to aging, fouling, etc.), an algorithm for the on-line estimation of these parameters (so as to appropriately tune the control strategy) is presented. In the second part, the dynamic response of a parallel compression station is studied. A dynamic model of a compression plant taken from the literature is utilized and extended to address the operation of parallel compression network. The dynamic model is implemented in the Matlab/Simulink software environment using simulated parameters. A load optimization algorithm is also integrated into the Simulink model by means of the Stateflow toolbox of Simulink. Using the developed parallel-compressor plant model, various operational scenarios are studied. In the final part of thesis, a control layer is interposed between the optimization algorithm and the plant model. As a matter of example, a series case of compression station is considered. To address the nonlinearity of the model, a nonlinear model predictive control (NMPC) is implemented. The performances of this controller are compared with the ones of a simple PI controller. It is shown that, in comparison with the PI, the NMPC-based control system is able to operate the station according to the optimal set-points computed by the optimization algorithm and with much faster responses.

In questa tesi è considerato il problema dell’ottimizzazione della distribuzione del carico nelle unità di compressione presenti nelle stazioni per la distribuzione del gas naturale lungo le condotte. Queste condotte sono usate per trasportare il gas naturale dai produttori ai consumatori. Le stazioni di compressione lungo queste condotte sono generalmente composte dalla connessione di diverse unità di compressione e l’obiettivo dell’ottimizzazione è quello di operare queste unità in maniera efficiente dal punto di vista energetico, soddisfando allo stesso tempo la domanda di gas naturale. Dato che la domanda di gas naturale è soggetta a cambiamenti, l’accensione e lo spegnimento delle unità di compressione può essere necessario e l’impatto di questi eventi nella vita utile dei compressori deve essere preso in considerazione. Sono presenti due tipi di vincoli operativi: i primi sono i vincoli che interessano i bilanci di massa, criteri di sicurezza e limiti sulle velocità dei compressori, mentre i secondi sono di natura combinatoria e riguardano la possibilità di cambiare il numero di compressori attivi. Complessivamente il problema di ottimizzazione può essere formulato come un mixed integer nonlinear programming (MINLP) problem. Questo tipo di problema involve non linearità e aspetti combinatori. L’ottimizzazione delle reti di compressione si adatta bene a questo tipo di formulazione, poiché la compressione del gas è un fenomeno fortemente non lineare e l’accensione e spegnimento dei compressori involve sfaccettature combinatorie. Nella prima parte, utilizzando la letteratura disponibile, una ricerca sulle unità di compressione utilizzate nelle stazioni di compressione del gas naturale è presentata. Dopodiché il modello statico di una stazione di compressione composta dalla connessione in parallelo di compressori è ottenuto. Dopo aver derivato il modello statico del sistema, appropriate tecniche di soluzione del problema di ottimizzazione sono introdotte. Inoltre è presentato il confronto tra una strategia di ottimizzazione e altri metodi di distribuzione del carico adottati nella pratica industriale. I risultati mostrano che considerevoli miglioramenti in termini di energia risparmiata possono essere raggiunti usando la strategia di ottimizzazione. Dato che i parametri del modello del compressore possono cambiare durante l’operatività di una stazione di compressione (invecchiamento, sporcizia, etc.), un algoritmo per stimare questi parametri on-line (in modo tale da regolare opportunamente il sistema di controllo) è presentato. Nella seconda parte, il comportamento dinamico di una stazione composta da compressori connessi in parallelo è studiato. Un modello dinamico di un impianto di compressione è derivato dalla letteratura disponibile, ed è esteso per rappresentare l’intera stazione. Il modello dinamico è implementato nella piattaforma software Matlab/Simulink usando dei parametri simulati. Un algoritmo di ottimizzazione è integrato nel modello Simulink usando il Stateflow toolbox di Simulink. Usando il modello dell’impianto, vari scenari operativi possono essere studiati. Nella parte finale della tesi, è stato interposto un layer di controllo tra l’algoritmo di ottimizzazione e il modello dell’impianto. A titolo di esempio, una stazione di compressione composta dalla connessione in serie di compressori è considerata. Dato che il modello affrontato è non lineare, il sistema di controllo adottato è il nonlinear model predictive control (NMPC). Le prestazioni di questo controllo sono state confrontate con quelle di un semplice controllore PI. I risultati mostrano che, rispetto al PI, l’NMPC riesce a operare la stazione secondo i set-points forniti dall’algoritmo di ottimizzazione e con transitori più veloci.