[ca] La planificació dels processos intensius en la utilització de l'energia és intrínsecament incerta a causa de la seva dependència del mercat energètic volàtil, i la programació té un gran impacte en el cost final de producció d'aquestes plantes. Els mètodes estocàstics tradicionals són matemàticament molt complexos, la qual cosa es tradueix en un esforç computacional important que podria impedir una resposta oportuna als preus de l'electricitat variables. Per trobar aquesta incertesa, desenvolupem un enfocament híbrid de simulació-optimització fiable per optimitzar la programació de la planta de producció, combinant l'anàlisi d'escenaris amb l'anàlisi de riscos. La metodologia proposada es demostra amb dades reals d'una planta criogènica de separació d'aire a Tarragona (Espanya). Aquest enfocament també informa els responsables de la presa de decisions sobre el risc o el dèficit esperat associat a l'escenari implícit. La metodologia genèrica utilitzada aquí es pot adaptar fàcilment per programar instal·lacions en altres sectors energètics intensius com el ciment, la metal·lúrgia o la pasta i paper. Per desenvolupar aquest enfocament, hem utilitzat una formulació MILP, incloent previsió de sèries temporals amb ARIMA i un generador d'escenaris Monte-Carlo. El MILP fa front als canvis de preus de l'electricitat alhora que maximitza el rendiment de la planta. Per a això, s'optimitzen les decisions sobre cabals, posades en marxa i aturades de les operacions d'unitats i ordres de compra segons les necessitats del mercat de la instal·lació industrial (és a dir, demanda de N2, O2 i líquids i Ar i N2 i O2 gasosos).

[es] La planificación de procesos intensivos en energía es intrínsecamente incierta debido a su dependencia de un mercado energético volátil, y a que la planificación tiene un elevado impacto en los costes de producción. Los métodos estocásticos tradicionales son matemáticamente muy complejos, lo que se traduce en un esfuerzo computacional significativo que podría impedir una respuesta adecuada a los precios variables de la electricidad. Para hacer frente a esta incertidumbre, se ha desarrollado un enfoque híbrido de simulación y optimización para optimizar la planificación de la planta, combinando el análisis de escenarios con el análisis de riesgos. La metodología propuesta se aplica a datos reales de una planta de separación criogénica de aire en Tarragona (España). Este enfoque también informa a los tomadores de decisiones sobre el riesgo o la incertidumbre asociada con cada escenario. La metodología genérica utilizada se puede adaptar fácilmente para aplicarse a otras instalaciones de sectores energéticamente intensivos, como el cemento, la metalurgia o el papel. Para desarrollar este enfoque, hemos utilizado una formulación MILP, con pronósticos de series temporales con ARIMA y un generador de escenarios Monte-Carlo. El modelo MILP resuelve con eficacia los precios cambiantes de la electricidad al tiempo que maximiza el rendimiento de la planta. Para ello, se optimizan las decisiones sobre caudales, arranques y paradas de operaciones unitarias y órdenes de compra en función de las necesidades de mercado de la planta (es decir, demanda de N2 líquido, O2 y Ar y N2 y O2 gaseosos).