Optimization of natural gas pipeline transportation using ant colony optimization

In this paper, an Ant Colony Optimization Algorithm (ACO) is proposed for operations of steady flow gas pipeline. The system is composed of compressing stations linked by pipe legs. The decisions variables are chosen to be the operating turbo compressor number and the discharge pressure for each compressing station. The objective function is the power consumed in the system by these stations. Until now, essentially Gradient based procedures and dynamic programming have been applied for solving this no convex problem. The main original contribution proposed, in this paper, is that we use an ant colony optimization algorithm for this problem. This method was applied to real life situation. The results are compared with those obtained by employing dynamic programming method. We obtain that compared with those obtained by employing dynamic method. We obtain that the ACO is an interesting way for the gas pipeline operation optimization. RESUME : Dans ce papier, nous proposons une formulation développée à partir des algorithmes d’optimisation de colonies de fourmis (ACO) pour la détermination des régimes de fonctionnement d’un gazoduc. L’optimisation des régimes de fonctionnement consiste à minimiser la consommation de gaz carburant des stations de compression. Les variables de décision sont les pressions de refoulement de ces stations et le nombre de groupes turbocompresseur à mettre en service dans chacune de ces stations. Cette formulation a été appliquée au gazoduc Hassi R'mellArzew. Les résultats sont comparés avec ceux obtenus en employant la méthode de la programmation dynamique. A partir de ces résultats, on peut affirmer que la technique des ACO est une alternative intéressante à plus d’un titre pour l’optimisation des régimes de fonctionnement d’un gazoduc.