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
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Article

Type of entry:

Secondary publication

Title:

Optimales Energie-Management über verteilte, beschränkte Gradientenverfahren

Language:

German

Date:

30 November 2020

Place of Publication:

Darmstadt

Year of primary publication:

2019

Publisher:

De Gruyter

Journal or Publication Title:

at - Automatisierungstechnik

Volume of the journal:

Issue Number:

DOI:

10.25534/tuprints-00014291

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Secondary publication service

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.

Alternative Abstract:

Alternative Abstract

Language

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.

English

Status:

Publisher's Version

URN:

urn:nbn:de:tuda-tuprints-142916

Classification DDC:

600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering

Divisions:

18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik > Control Methods and Robotics (from 01.08.2022 renamed Control Methods and Intelligent Systems)

Date Deposited:

30 Nov 2020 13:08

Last Modified: