Dekompositionsmethoden für ganzzahlig-kontinuierliche Optimalsteuerung (A05)

In diesem Teilprojekt untersuchen wir Bereichszerlegungsverfahren für Optimalsteuerungsprobleme am Beispiel von Gasnetzen. Unser Hauptziel ist es, die Bereichszerlegungsmethode in Ort und Zeit aus der zweiten Phase mit Machine Learning und gemischt-ganzzahligen Optimierungstechniken zu kombinieren. Zu diesem Zweck entwickeln wir einen vernetzten datengesteuerten und physikalisch fundierten Algorithmus, NeTI (Network Tearing and Interconnection) genannt, der gemischt-ganzzahlige nichtlineare Programmierung, das Lernen von Surrogatmodellen und Graphzerlegungsstrategien miteinander verknüpft.

DFG-Verfahren Transregios

Teilprojekt zu TRR 154:  Mathematische Modellierung, Simulation und Optimierung am Beispiel von Gasnetzwerken

Antragstellende Institution Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Teilprojektleiter Professor Dr. Günter Leugering, bis 6/2022; Professor Dr. Alexander Martin; Professor Dr. Sebastian Pokutta; Professor Dr. Martin Schmidt, bis 6/2022