Optimales Energie-Management über verteilte, beschränkte Gradientenverfahren

Zimmermann, Jan ; Tatarenko, Tatiana ; Willert, Volker ; Adamy, Jürgen (2020)
Optimales Energie-Management über verteilte, beschränkte Gradientenverfahren.
In: at - Automatisierungstechnik, 2019, 67 (11)
doi: 10.25534/tuprints-00014291
Artikel, Zweitveröffentlichung, Verlagsversion

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URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/14291

Kurzbeschreibung (Abstract)

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit verteilten, beschränkten Gradientenverfahren zur Optimierung eines Energie-Management-Problems. Zwei verschiedene Lösungsstrategien werden betrachtet. Zum einen wird ein Entkopplungsansatz analysiert, bei dem über einen Lagrange-Multiplikatoransatz die Beschränkungen in die Zielfunktion aufgenommen werden. Durch ein Gegenbeispiel wird gezeigt, dass dieses Verfahren nicht in jedem Fall auf das globale Optimum des Energie-Management-Problems konvergieren kann. Die zweite Strategie berücksichtigt Nebenbedingungen über einen Straffunktionsansatz und löst das Problem durch die Push-Sum-Konsensus-Dynamik. In der anschließenden Analyse dieses Verfahrens durch Simulation wird auf die Problematik der optimalen Parameterwahl sowie auf das Konvergenzverhalten bei unterschiedlicher Knoten- und Kantenanzahl des Graphen eingegangen.

Typ des Eintrags:

Artikel

Erschienen:

2020

Autor(en):

Zimmermann, Jan ; Tatarenko, Tatiana ; Willert, Volker ; Adamy, Jürgen

Art des Eintrags:

Zweitveröffentlichung

Titel:

Optimales Energie-Management über verteilte, beschränkte Gradientenverfahren

Sprache:

Deutsch

Publikationsjahr:

2020

Publikationsdatum der Erstveröffentlichung:

2019

Verlag:

De Gruyter

Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe:

at - Automatisierungstechnik

Jahrgang/Volume einer Zeitschrift:

(Heft-)Nummer:

DOI:

10.25534/tuprints-00014291

URL / URN:

https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/14291

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Herkunft:

Zweitveröffentlichungsservice

Kurzbeschreibung (Abstract):

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Sprache

This paper deals with distributed, constrained gradient descents in application to the optimization of an energy-management-problem. Two different solution strategies are considered. First, a decoupling approach is analyzed that employs a Lagrange approach to include the constraints in the objective function. By means of a counterexample it is shown that this procedure does not lead to the global optimum of the considered energy-management-problem in every case. The second strategy incorporates constraints by means of penalty-functions and solves the problem using the push-sum-consensus. The ensuing analysis by simulation is concerned with the difficulty of identifying the optimal parameter set and examines the convergence behavior with regard to different node and edge numbers of distinct communication graphs.

Englisch

Status:

Verlagsversion

URN:

urn:nbn:de:tuda-tuprints-142916

Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC):

600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau

Fachbereich(e)/-gebiet(e):

18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik > Regelungsmethoden und Robotik (ab 01.08.2022 umbenannt in Regelungsmethoden und Intelligente Systeme)

Hinterlegungsdatum:

30 Nov 2020 13:08

Letzte Änderung: