Algorithms for optimization under uncertainity in energy networks
Final Report Abstract
Die Deregulierung der Märkte für leitungsgebundene Energieträger hat der Optimierung in Energieversorgungsnetzen neue Impulse verliehen. Aus mathematisch-methodischer Sicht betrifft dies vor allem die Einbindung des Zufallseinflusses, wie er sich beispielsweise bei Preisen, Nachfragen oder bei Einspeisungen erneuerbarer Energien niederschlägt. Zusammen mit den zu beachtenden wirtschaftlichen und technischen Randbedingungen ergeben sich so hochkomplexe Optimierungsprobleme, die zu Projektbeginn bestenfalls ansatzweise strukturell verstanden geschweige effizient numerisch behandelbar gewesen sind. Im Projektverlauf wurden Struktureigenschaften solcher Optimierungsprobleme aufgedeckt, darauf aufbauend neue Algorithmen entwickelt, mit deren Hilfe schließlich prototypische Anwendungsprobleme in Gasnetzen und kombinierten Strom-Wärme-Netzen erfolgreich gelöst werden konnten. Mathematisch gesehen spielte die Erweiterung klassischer risikoneutraler stochastischer Optimierungsprobleme im Hinblick auf die Einbeziehung von Risikoaversion eine zentrale Rolle. Dazu waren geeignete ein- und mehrperiodische Risikomaße zu identifizieren sowie die strukturellen und algorithmischen Konsequenzen ihrer Einbindung in einen Optimierungskontext zu studieren. Im Ergebnis sind leistungsfähige Dekompositionsverfahren für zwei- und mehrstufige stochastische Optimierungsprobleme entstanden, welche die algorithmischen Möglichkeiten in diesem Bereich spürbar erweitern. Aus Anwendersicht ergeben sich so neue Perspektiven bei der Optimierung des Gastransports in Pipelinesystemen und der Betriebsoptimierung dezentraler Energieversorgungssysteme mit Kraft-Wärrhe-Kopplung. In Kooperation mit Ingenieurwissenschaftlern und Praxisvertretern konnten hier prototypische Softwarelösungen für das effiziente Management innovativer Versorgungsstrukturen erarbeitet werden.
Publications
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