نبذة مختصرة : Dit proefschrift onderzoekt gedistribueerde besluitvorming in een elektriciteitsnetwerk (Smart Grid) met meerdere electriciteitsproducenten en -consumenten. Het doel is om door middel van informatieuitwisseling de vraag naar en productie van elektriciteit door de producenten en consumenten te balanceren in onderdelen van het netwerk, bijvoorbeeld in een woonwijk. Hierbij nemen we aan dat de producenten en consumenten als actieve agents kunnen opereren en, binnen grenzen, kunnen beslissen wanneer zij energievragende of energieproducerende apparaten aan en uit zetten. Door deze beslissingen goed op elkaar af te stemmen, kan de belasting van, bijvoorbeeld, een bijbehorend transformatiestation verminderen en de energieconsumptie van het electriciteitsnetwerk als geheel afnemen. Het is nodig om computer algoritmes te ontwikkelen die deze beslissingen coördineren, omdat het gedrag en de toestand van vele (honderden) apparaten deze beslissingen beïnvloeden. Een grote uitdaging binnen een dergelijk grootschalig optimalisatieprobleem is dan het vinden van schaalbare algoritmen. Dit proefschrift onderzoekt hoe een bestaand gedistribueerd Model Predictive Control (MPC) algoritme aangepast en geïmplementeerd kan worden voor dergelijke Smart Grids. Deze methode lijkt op voorhaand goed schaalbaar, aangezien de beslissingen gedistribueerd worden berekend. Daarnaast maakt deze methode het mogelijk om te anticiperen op toekomstige situaties binnen het netwerk en rekening te houden met technische beperkingen van de agents in het netwerk. We onderzoeken de toepasbaarheid van deze MPC algoritmes voor de control van energieagents. We concluderen in het algemeen dat onze modelering in combinatie met het gedistribueerde MPC algoritme goed gebruikt kan worden om lokale beslissingen in het Smart Grid te coördineren.
Processing Request
No Comments.