Algorithms for optimization under uncertainity in energy networks

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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.