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Studierendenprojekte

DSM Algorithmen

Optimierung des Lastflusses mit aus der Natur inspirierter Algorithmen

Im Vollzeit Studiengang Informationstechnik & System-Management 2016 wurden in einem Smart Grid unterschiedliche Algorithmen untersucht. Ziel des Projektes war es, ein Smart Grid mit Beteiligung von Elektromobilität zu simulieren. Die dabei untersuchten Algorithmen dienen als Regulatoren im Stromnetz, damit es zu keinen Lastspitzen während dem Ladevorgang kommt. Einer der wichtigsten Aspekte von Smart Grid für die Energieoptimierung ist das Demand-Side-Management (DSM). DSM-Programme fördern die Installation von Endverbrauchertechnologien, die weniger Energie verbrauchen und somit die Stromrechnung der Kunden insgesamt senken. Aufgrund der erhöhten Lasten im Stromnetz durch Hinzufügen erneuerbarer Energiequellen wie Wind und Photovoltaik (PV), wurden von Forschern Optimierungstechniken vorgeschlagen, um eine Kostensenkung zu erreichen und den Lastfluss zu optimieren. Für die Optimierung wurden folgende Algorithmen untersucht: Particle Swarm Optimization, Bacterial Foraging Optimization, Strawberry Algorithm und Wind Driven Optimization. Durch die Steuerung und Beeinflussung des Energiebedarfs kann der gesamte Lastspitzenbedarf gesenkt, das Nachfrageprofil umgestaltet und die Nachhaltigkeit des Netzes erhöht werden, indem die Gesamtkosten und die CO2-Emissionen gesenkt werden. Die Software Enterprise Architect eignet sich sehr gut für die Modellierung von Smart Grid und der Abbildung von Flussdiagrammen. Die Herausforderung bestand darin, die Algorithmen in Flussdiagrammen abzubilden und mit geeigneten Parametern zu initialisieren. Nach der Simulation wurde festgestellt, dass der Algorithmus Bacterial Foraging Optimization das beste Ergebnis in Bezug auf Kostensenkung und Lastflussverschiebung erzielen konnte.

Facts:
Typ: Bachelorprojekt
Studiengang: Bachelor Informationstechnik & System-Management

DSM Algorithmen

Foto: FH Salzburg