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Multi-objective model predictive control for microgrids

Schmitt, Thomas ; Rodemann, Tobias ; Adamy, Jürgen (2021):
Multi-objective model predictive control for microgrids. (Publisher's Version)
In: at – Automatisierungstechnik, 68 (8), pp. 687-702. De Gruyter, ISSN 0178-2312, e-ISSN 2196-677X,
DOI: 10.26083/tuprints-00013248,
[Article]

[img] Text
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Item Type: Article
Origin: Secondary publication service
Status: Publisher's Version
Title: Multi-objective model predictive control for microgrids
Language: English
Abstract:

Economic model predictive control is applied to a simplified linear microgrid model. Monetary costs and thermal comfort are simultaneously optimized by using Pareto optimal solutions in every time step. The effects of different metrics and normalization schemes for selecting knee points from the Pareto front are investigated. For German industry pricing with nonlinear peak costs, a linear programming trick is applied to reformulate the optimization problem. Thus, together with an efficient weight determination scheme, the Pareto front for a horizon of 48 steps is determined in less than 4 s.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Ökonomische modellprädiktive Regelung wird auf ein vereinfachtes lineares Modell eines Mikrogrids angewandt. Dazu wird in jedem Zeitschritt die Pareto-Front zu den beiden Gütekriterien monetäre Kosten und thermischer Komfort erzeugt. Von den Pareto-Fronten werden für verschiedene Metriken und Normalisierungen Kniepunkte ausgewählt und deren Effekte auf die Regelung analysiert. Das Optimierungsproblem mit nichtlinearen Peak-Kosten bei der Bepreisung für deutschen Industriestrom wird durch eine Relaxation in ein quadratisches Programm umformuliert. Zusammen mit einem effizienten Algorithmus zur Adaptierung der Gewichte kann die Pareto-Front für einen Horizont von 48 Zeitschritten damit in weniger als 4 s erzeugt werden.

German
Journal or Publication Title: at – Automatisierungstechnik
Journal volume: 68
Number: 8
Publisher: De Gruyter
Classification DDC: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften
Divisions: 18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik > Control Methods and Robotics
Date Deposited: 14 Apr 2021 11:24
Last Modified: 14 Apr 2021 11:24
DOI: 10.26083/tuprints-00013248
Corresponding Links:
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-132488
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/13248
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