I det första optimeringssteget behandlas start/stop problemet, kallat SSP, där de diskreta variablerna bestäms med hjälp av diskrettidsmodeller och standardlösare för linjärprogrammering. I det andra steget, det optimala lastfördelningsproblemet, förkortat LFP, används dynamisk optimering med fysikaliska olinjära modeller där statussignalerna från steg ett ingår.
Vid alla optimeringar är målet att maximera den ekonomiska vinsten, genom att el-, värme- och bränslepriser tas i beaktande, liksom kostnader för underhåll, uppstart och nedstängning. Med hjälp av den fysikaliska modelleringen i LFP är det möjligt att optimera effektflöden och inkludera bivillkor för dessa, liksom för andra viktiga variabler såsom framledningstemperatur, massflöden, pumphastigheter och kondensortryck. Detta är inte möjligt med dagens standardmetoder.
