Zimmermann, Jan ; Tatarenko, Tatiana ; Willert, Volker ; Adamy, Jürgen (2019)
Optimales Energie-Management über verteilte, beschränkte Gradientenverfahren.
In: at - Automatisierungstechnik, 67 (11)
doi: 10.1515/auto-2019-0064
Artikel, Bibliographie
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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 | ||||
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Erschienen: | 2019 | ||||
Autor(en): | Zimmermann, Jan ; Tatarenko, Tatiana ; Willert, Volker ; Adamy, Jürgen | ||||
Art des Eintrags: | Bibliographie | ||||
Titel: | Optimales Energie-Management über verteilte, beschränkte Gradientenverfahren | ||||
Sprache: | Deutsch | ||||
Publikationsjahr: | 2019 | ||||
Verlag: | De Gruyter | ||||
Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: | at - Automatisierungstechnik | ||||
Jahrgang/Volume einer Zeitschrift: | 67 | ||||
(Heft-)Nummer: | 11 | ||||
DOI: | 10.1515/auto-2019-0064 | ||||
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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. |
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Alternatives oder übersetztes Abstract: |
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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) |
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Hinterlegungsdatum: | 02 Jul 2024 23:06 | ||||
Letzte Änderung: | 02 Jul 2024 23:06 | ||||
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Verfügbare Versionen dieses Eintrags
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Optimales Energie-Management über verteilte, beschränkte Gradientenverfahren. (deposited 30 Nov 2020 13:08)
- Optimales Energie-Management über verteilte, beschränkte Gradientenverfahren. (deposited 02 Jul 2024 23:06) [Gegenwärtig angezeigt]
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