Gemischt-ganzzahlige nichtlineare Optimierungsverfahren für die Optimierung des Gesamtsystems Clean Circles unter Unsicherheit

Ziel des Projektes ist es, auf Basis des entwickelten Gesamtmodells die gekoppelten Stoff- und Energieströme in den Zyklen hinsichtlich eines oder mehrerer Zielgrößen unter sachgerechten Nebenbedingungen algorithmisch zu optimieren. Da die Systemkomponenten im Allgemeinen durch nichtlineare algebraische oder differenzialalgebraische Gleichungen beschrieben sind und bei der Konfiguration des Gesamtsystems diskrete Entscheidungen zu treffen sind (Kombination verschiedener Technologien, Auswahl von Szenarien etc.), handelt es sich um gemischtganzzahlige nichtlineare Optimierungsprobleme. Zudem müssen sowohl bei der Modellierung des Eisenzyklus als auch bei der Einbeziehung von Marktaspekten Unsicherheiten berücksichtigt werden.

Projektziele:

  • Entwicklung von global lösbaren gemischt-ganzzahligen nichtlinearen Optimierungsproblemen für das System Clean Circles mit Fokus auf die technische Komponente
    • Merkmale: nichtlineare und differential-algebraische Nebenbedingungen (Modellgleichungen), diskrete Entscheidungen (Technologieszenario)
  • Entwicklung von effizienten Solvern. Besondere Herausforderungen: Effizienter Umgang mit nichtlinearen und differenziell-algebraischen Komponenten
  • Behandlung von Unsicherheiten durch Techniken der nichtlinearen robusten Optimierung
  • Multikriterielle Optimierung durch sensitivitätsbasierte Techniken zur Erforschung der Pareto-Menge
  • Kopplung / Kombination mit Optimierungsmodell für logistische Netzwerke (Projekt M. Pfetsch)
  • Optimierungstechniken zum Lernen von (Grey-Box-)Modellen aus Daten und Integration in das Optimierungsproblem
  • Anwendung auf realistische Instanzen des Systems Clean Circles

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