Algorithms for optimization under uncertainity in energy networks

能源的复杂性，如天然气、蒸汽和水，可以通过网络拓扑学与技术和工业的相互作用来实现，这是一个内策，它是一个巨大的空间。Hinzu kommt die Ungewissheit hinsichtlich der Verfügbarkeit von Netzkomponenten und Schaftlicher Faktoren，wie dem Abeloder beim sich im Zuge der Marktliberalisierung entwickelnden Handel auf Spotmärkten und Energiebörsen.全球化和自由化在能源优化方面的全球化和最佳化的一个简单的和复杂的抽象结构更容易理解。Gegenstand des Vorhabens im ersten Bewilligungszeitraum soll die simultane Optimierung des Operativbetriebes in Gasnetzen mit Zufallseinfluence sein.大足是一个新兴的网络优化模型，它通过算法和数值计算的方法，对一般的实际问题进行了快速的分析。Für diese Model sollen neue，auf Approximations- und Dekompositionsansätzen beruhende algorithmische Methoden erschlossen韦尔登，welche Aspekte der diskreten，nichtlinearen und stochastischen Optimierung vereinen.这些结构和算法的计算结果将由Ruhrgas AG埃森的数据资料进行验证，韦尔登公司将对这些数据进行处理。

Die Komplexität von Energieversorgungsnetzen, wie Gas-, Strom- und Wärmenetzen, ergibt sich aus der Interaktion der Netzwerktopologie mit technischen und wirtschaftlichen Anforderungen beim Betrieb dieser Netze über einen gewissen Zeitraum. Hinzu kommt die Ungewissheit hinsichtlich der Verfügbarkeit von Netzkomponenten und wirtschaftlicher Faktoren, wie dem Absatz oder beim sich im Zuge der Marktliberalisierung entwickelnden Handel auf Spotmärkten und Energiebörsen. Fortschreitende Globalisierung und Liberalisierung im Wettbewerb zwingen Betreiber von Energienetzen zur Optimierung des Netzbetriebes unter simultaner Berücksichtigung der obigen Faktoren. Algorithmik und dahinterliegende abstrakte Strukturen einer solchen simultanen Optimierung sind bisher nur unzureichend verstanden. Gegenstand des Vorhabens im ersten Bewilligungszeitraum soll die simultane Optimierung des Operativbetriebes in Gasnetzen mit Zufallseinfluß sein. Dazu sind Netzwerk-Optimierungsmodelle zu entwickeln, welche durch gleichzeitige Berücksichtigung der obigen Faktoren die Realität ausreichend genau abbilden, dabei aber algorithmisch und numerisch behandelbar bleiben. Für diese Modelle sollen neue, auf Approximations- und Dekompositionsansätzen beruhende algorithmische Methoden erschlossen werden, welche Aspekte der diskreten, nichtlinearen und stochastischen Optimierung vereinen. Die strukturellen und algorithmischen Untersuchungen sollen an Datenmaterial der Ruhrgas AG Essen validiert werden.