Optimierung der Investitions- und Einsatzplanung dezentraler Energiesysteme unter Unsicherheit
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Es wird ein ganzheitliches, modulbasiertes Framework für die Investitions- und Einsatzplanungsoptimierung dezentraler Energiesysteme entwickelt. Mittels stochastischem Programm und Regret-Minimierung werden risikobehaftete und nicht probabilistische Unsicherheiten berücksichtigt. Neu ist auch die parallele Berechnung auf High-Performance-Computing-Systemen einschließlich der eingesetzten automatischen Algorithmuskonfiguration des verwendeten Solvers zur Rechenzeitreduzierung. A comprehensive, module-based framework for decentralized energy systems is developed to optimize the investment and operation planning. Using a stochastic program and regret-minimization, risk-fraught and non-probabilistic uncertainties are taken into account. Also new is the parallel computation on high-performance computing systems, including the automatic algorithm configuration of the solver used to reduce computing time.
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Optimierung der Investitions- und Einsatzplanung dezentraler Energiesysteme unter Unsicherheit, Hannes Schwarz
- Sprache
- Erscheinungsdatum
- 2019
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- Titel
- Optimierung der Investitions- und Einsatzplanung dezentraler Energiesysteme unter Unsicherheit
- Sprache
- Deutsch
- Autor*innen
- Hannes Schwarz
- Verlag
- KIT Scientific Publishing
- Erscheinungsdatum
- 2019
- ISBN10
- 3731509199
- ISBN13
- 9783731509196
- Reihe
- Produktion und Energie
- Kategorie
- Wirtschaft
- Beschreibung
- Es wird ein ganzheitliches, modulbasiertes Framework für die Investitions- und Einsatzplanungsoptimierung dezentraler Energiesysteme entwickelt. Mittels stochastischem Programm und Regret-Minimierung werden risikobehaftete und nicht probabilistische Unsicherheiten berücksichtigt. Neu ist auch die parallele Berechnung auf High-Performance-Computing-Systemen einschließlich der eingesetzten automatischen Algorithmuskonfiguration des verwendeten Solvers zur Rechenzeitreduzierung. A comprehensive, module-based framework for decentralized energy systems is developed to optimize the investment and operation planning. Using a stochastic program and regret-minimization, risk-fraught and non-probabilistic uncertainties are taken into account. Also new is the parallel computation on high-performance computing systems, including the automatic algorithm configuration of the solver used to reduce computing time.