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Optimales Energie-Management über verteilte, beschränkte Gradientenverfahren

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
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.

Alternatives oder übersetztes Abstract:
Alternatives AbstractSprache

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
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: 02 Jul 2024 23:06
Letzte Änderung: 02 Jul 2024 23:06
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