Técnicas Avanzadas de Optimización en Sistemas de Transporte de Gas Natural

Resumen: En este trabajo nos enfocamos al problema de calcular planes óptimos de transportación de gas natural mediante compresores instalados en sistemas cíclicos. Este problema no lineal (no convexo) considera dos tipos de variables continuas: flujo másico en cada arco y presión en cada nodo. Los compresores consumen combustible dependiendo de la configuración del flujo y presión, así el problema es asignar valores que minimicen el combustible total consumido. Aquí proponemos una técnica híbrida que integra la programación dinámica no secuencial dentro de una estrategia de búsqueda tabú con memoria corta. Evidencia empírica demuestra el tremendo impacto del algoritmo, superando contundentemente a los mejores métodos conocidos a la fecha.

Abstract: In this work, we address the problem of computing optimal transportation plans of natural gas by compressors installed in cyclic networks. This nonlinear (non-convex) problem considers two types of continuous decision variables: mass flow rate through each arc, and gas pressure level at each node. Since compressors consume fuel at rates depending on flow and pressure, the problem is to assign values that minimize the total fuel cost. We propose a hybrid technique integrating non-sequential dynamic programming within a short-term memory tabu search strategy. Empirical evidence shows the tremendous impact of the proposed algorithm, outperforming significantly the best solution methods known to date.