Trong bối cảnh quản lý nhu cầu, cuốn sách này giới thiệu một mô hình tải điều khiển đơn giản, mới lạ. Các tác động bất ổn định của năng lượng tái tạo được thể hiện dưới dạng một bài toán tối ưu hóa, được giải quyết bằng mô hình này. Một mô hình mô phỏng với 300 phụ tải bao gồm tám loại hình tải đã chứng minh tính hợp lệ của các thuật toán. Các mô hình tải là kết quả của một cuộc khảo sát thực tế trong ngành. Các hàm mục tiêu bao gồm nguồn cung cấp năng lượng tái tạo thuần túy. Bốn thuật toán điều khiển tải được triển khai để so sánh. Thứ nhất, có một chiến lược tham lam cổ điển được gọi là power-greedy. Thuật toán thứ hai là một cách diễn giải mới lạ của thuật toán xếp hàng công bằng có trọng số, ban đầu được sử dụng trong lập lịch mạng. Nó khắc phục một vấn đề công bằng có thể quan sát được trong power-greedy. Thuật toán thứ ba là một phương pháp heuristic được thiết kế riêng: energy-greedy. Thuật toán cuối cùng được sử dụng làm chuẩn mực. Kết quả cho thấy power-greedy tạo ra sự cải thiện đáng kể so với kịch bản không có bất kỳ sự kiểm soát nào, tuân thủ hàm mục tiêu một cách thỏa đáng. Xếp hàng công bằng có trọng số cũng hoạt động tốt tương tự nhưng đồng thời đáp ứng một trong ba tiêu chí công bằng. Ủ mô phỏng cải thiện gấp bảy lần so với thử nghiệm không kiểm soát. Tuy nhiên, việc tính toán kết quả này mất quá nhiều thời gian. Thuật toán tham lam năng lượng không thể đạt được điểm chuẩn nhưng lại cải thiện hơn thuật toán tham lam công suất một phần ba. Tôi đã thiết kế thuật toán này đặc biệt cho vấn đề hiện tại. Việc sử dụng năng lượng tái tạo ngay lập tức có thể được cải thiện đáng kể bằng cách sử dụng mô hình mô phỏng. Điều này sẽ làm giảm nhu cầu về các dịch vụ phụ trợ. Cuối cùng, luận án kết luận bằng những nhận xét về các triển khai trong tương lai, đặc biệt là khi xét đến những rủi ro của các thuật toán tập trung.

Abstract:

Within the context of demand-side management, this book introduces a novel, simple controllable load model. The destabilizing effects of renewable energies are expressed as an optimization problem, which is solved using the model. A simulation model with a population of 300 loads consisting of eight types demonstrates the validity of the algorithms. Load models are the result of an on-site industry survey. Objective functions consist of purely renewable energy supply. Four algorithms, which control the loads, are implemented for comparison. Firstly, there is a classic greedy strategy named power-greedy. The second algorithm is a novel interpretation of the weighted fair queuing algorithm, originally from network scheduling. It mends a fairness problem observable in power-greedy. A specifically designed heuristic is the third algorithm: energy-greedy. Simulated annealing is the final algorithm that serves as a benchmark. The results show that power-greedy produces a significant improvement over a scenario where no control is exerted at all, following the objective function satisfyingly. Weighted fair queuing fares similarly well but simultaneously manages one of three fairness criteria. Simulated annealing improves over the uncontrolled trial by a factor of seven. However, the calculation of this result takes unreasonably long. Energy-greedy cannot reach the benchmark but improves over power-greedy by one-third. I designed this algorithm specifically for the present problem. The immediate use of renewable energies can be drastically improved using the modeling paradigm. In turn, this will reduce the demand for ancillary services. Finally, the thesis concludes with remarks on future implementations, especially given the perils of centralized algorithms.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Haslak, Tuncer
Thông tin nhan đề:	Comparative Evaluation of Scheduling Algorithms for Demand-Side Management
Nhà xuất bản:	FAU University Press
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Nguồn gốc:	https://open.fau.de/items/7661a1f7-653c-4c24-b6c9-f10cd8d92371
Mô tả vật lý:	213tr
Năm xuất bản:	2024