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Economic NMPC Strategies for Solid Sorbent-Based CO 2 Capture

机译：经济NMPC基于Solbent的CO 2 捕获

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Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) enables the incorporation of detailed dynamic process models for nonlinear, multivariable control with constraints. This optimization-based framework also leads to on-line dynamic optimization with performance-based and so-called economic objectives. Nevertheless, economic NMPC (eNMPC) still requires careful formulation of the nonlinear programming (NLP) subproblem to guarantee stability. In this study, we derive a novel reduced regularization approach for eNMPC with stability guarantees. The resulting eNMPC framework is applied to a challenging nonlinearCO2capture model, where bubbling fluidized bed models comprise a solid-sorbent post-combustion carbon capture system. Our results indicate the benefits of this improved eNMPC approach over tracking to the setpoint, and better stability over eNMPC without regularization.
机译：非线性模型预测控制（NMPC）使得能够利用带有约束的非线性，多变量控制的详细动态过程模型。基于优化的框架还导致与基于性能的和所谓的经济目标在线动态优化。尽管如此，经济NMPC（ENMPC）仍然需要仔细制定非线性规划（NLP）子问题以保证稳定性。在这项研究中，我们推导了一种小型恩典稳定保证的恩典规则化方法。所得到的enmpc框架适用于挑战的非线性CO2Capture模型，其中鼓泡流化床模型包括固体吸附剂后燃烧的燃烧碳捕获系统。我们的结果表明，这种改进的ENMPC对跟踪到设定值的好处，并且在没有正则化的情况下通过enmpc更好地稳定。

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