Optimale Lastverteilung mit unvollständiger Information unter Echtzeit-Bedingungen

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(gekürzt):Ziel des Vorhabens ist die Weiterentwicklung von mathematischen Modellen, Algorithmen und Computercodes für die optimale Lastverteilung in Echtzeit. Methodischer Ansatz ist die Modellierung des Echtzeit-Optimierungsproblems als großes gemischtganzzahliges stochastisches Programm. Aus seiner Kopplungsstruktur lassen sich Dekompositionszugänge für echtzeitfähige Algorithmen ableiten. Der erste Zugang beruht auf der stochastischen Lagrange-Relaxation von Restriktionen, die Erzeugereinheiten verkoppeln. Dabei entstehen einheitenspezifische mehrstufige stochastische Programme als Teilprobleme. Ein zweiter Zugang zielt auf die Lagrange-Relaxation von Nichtantizipativitätsbedingungen, wobei sich deterministische Lastverteilungsprobleme als Teilaufgaben ergeben. Die unvollständige Information wird über Wahrscheinlichkeitsverteilungen in Gestalt von Szenario-Bäumen modelliert. Für die Szenario-Generierung werden echtzeitfähige Aufdatierungen zur Erfassung des Informationszuwachses und von Expertenwissen entwickelt.