Comparison of Six Implicit Real-Time Optimization Schemes

Real-time optimization (RTO) is a class of methods that use m easurements to reject the effect of uncertainty on optimal performance. This articlecompares six implicit RTO schemes, that is, schemes that implement optimality not through nume rical optimization but rather via the control of appropriate variables. For unconstrained pr ocesses, the ideal controlled variable is the cost gradient. It is shown that, because of their struc tural differences, model-free and model-based techniques exhibit different features in term s of required excitation, convergence, scalability with the number of inputs and rejection of uncer tainty. This comparison is illustrated through a simulated CSTR. RESUME.L'optimsation en temps reel (RTO) est une classe de methodesou les mesures sont util- isees pour rejeter l'effet de l'incertitude. Cet article compare six techniques de RTO implicites qui optimisent un procede en controlant certaines variable s. En l'absence de contraintes, la grandeur commandee ideale est le gradient de la fonction cou t. A cause de leurs differences structurelles, les methodes sans modele et les methodes bas ees sur le modele se comportent differemment en termes de besoin d'excitation, de temps de c onvergence, de capacite de mise a l'echelle et d'aptitude a rejeter l'effet d'incertitudes. Cette comparaison est illustree en simu- lation au moyen d'un reacteur chimique a marche continue.