Comparative Evaluation of Scheduling Algorithms for Demand-Side Management
Vergleichende Beurteilung von Planungsalgorithmen im Demand-Side Management
Creators: name: Haslak, Tuncer
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2024
Subjects: subject: Algorithmen
subject: Angewandte Mathematik
subject: Optimierung
subject: DDC Classification::5 Naturwissenschaften::51 Mathematik::519 Wahrscheinlichkeiten und angewandte Mathematik

description: Within the context of demand-side management, this dissertation introduces a novel, simple controllable load model. The destabilizing effects of renewable energies are expressed as an optimization problem, which is solved using the model. A simulation model with a population of 300 loads consisting of eight types demonstrates the validity of the algorithms. Load models are the result of an on-site industry survey. Objective functions consist of purely renewable energy supply. Four algorithms, which control the loads, are implemented for comparison. Firstly, there is a classic greedy strategy named power-greedy. The second algorithm is a novel interpretation of the weighted fair queuing algorithm, originally from network scheduling. It mends a fairness problem observable in power-greedy. A specifically designed heuristic is the third algorithm: energy-greedy. Simulated annealing is the final algorithm that serves as a benchmark. The results show that power-greedy produces a significant improvement over a scenario where no control is exerted at all, following the objective function satisfyingly. Weighted fair queuing fares similarly well but simultaneously manages one of three fairness criteria. Simulated annealing improves over the uncontrolled trial by a factor of seven. However, the calculation of this result takes unreasonably long. Energy-greedy cannot reach the benchmark but improves over power-greedy by one-third. I designed this algorithm specifically for the present problem. The immediate use of renewable energies can be drastically improved using the modeling paradigm. In turn, this will reduce the demand for ancillary services. Finally, the thesis concludes with remarks on future implementations, especially given the perils of centralized algorithms.
description: Im Themenkontext Demand Side Management führt diese Dissertation ein einfaches, neuartiges Modell für regelbare Lasten ein. Unter seiner Benutzung werden die destabilisierenden Auswirkungen von schwankenden erneuerbaren Energien als ein Optimierungsproblem dargestellt und gelöst. Es wird ein Simulationsmodell vorgestellt das eine Verbraucherpopulation von 300 Einheiten besitzt, bestehend aus acht Typen. Die Modellbildung erfolgte aufgrund einer Erhebung mit Begehungen in der Industrie. Es werden Zielfunktionen verwendet, die ausschließlich aus erneuerbaren Energien bestehen. Vier Algorithmen werden implementiert und verglichen. Der Erste ist ein klassischer Greedy-Algorithmus, zur Differenzierung Power-Greedy genannt. Der zweite Algorithmus ist eine neuartige Interpretation von Weighted Fair Queuing, ein Planungsalgorithmus aus dem Netzwerkbereich. Im Besonderen verbessert er ein Fairness-Problem welches bei Power-Greedy auftritt. Energy-Greedy ist eine Heuristik die speziell für die Anwendung auf das dargestellte Problem entworfen wurde. Simulated Annealing, der letzte Algorithmus, dient als Benchmark. Das Ergebnis des Power-Greedy ist eine deutliche Verbesserung im Vergleich zu einem Fall ohne Einwirkung auf die Verbraucher. Das Verhalten der Zielfunktion zu folgen ist befriedigend. Weighted Fair Queuing erzeugt ähnliche Resultate, genügt gleichzeitig aber noch einem von drei Fairness-Kriterien. Simulated Annealing liefert die größte Verbesserung mit einem Faktor von sieben im Vergleich zum ungesteuerten Kontrollexperiment. Die Rechendauer ist jedoch unangemessen. Energy-Greedy kann den Benchmark zwar nicht erreichen, verbessert aber das Resultat von Power-Greedy zirka um ein Drittel. Mit dem vorgestellten Modell lässt sich die augenblickliche Nutzung erneuerbarer Energien deutlich verbessern, was den Bedarf an Ausgleichsenergie reduziert. Die Arbeit schließt mit Bemerkungen zu zukünftigen Umsetzungen, besonders angesichts der Gefahren von zentraler Steuerung.