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The Univariate Marginal Distribution Algorithm (UMDA) - a popular estimation-of-distribution algorithm - is studied from a run time perspective. On the classical OneMax benchmark function on bit strings of length n, a lower bound of Omega(lambda + mu root n + n logn), where mu and lambda are algorithm-specific parameters, on its expected run time is proved. This is the first direct lower bound on the run time of UMDA. It is stronger than the bounds that follow from general black-box complexity theory and is matched by the run time of many evolutionary algorithms. The results are obtained through advanced analyses of the stochastic change of the frequencies of bit values maintained by the algorithm, including carefully designed potential functions. These techniques may prove useful in advancing the field of run time analysis for estimation-of-distribution algorithms in general.
ecoControl
(2015)
Eine dezentrale Energieversorgung ist ein erster Schritt in Richtung Energiewende. Dabei werden auch in Mehrfamilienhäusern vermehrt verschiedene Strom- und Wärmeerzeuger eingesetzt.
Besonders in Deutschland kommen in diesem Zusammenhang Blockheizkraftwerke immer häufiger zum Einsatz, weil sie Gas sehr effizient in Strom und Wärme umwandeln können. Außerdem ermöglichen sie, im Zusammenspiel mit anderen Energiesystemen wie beispielsweise Photovoltaik-Anlagen, eine kontinuierliche und dezentrale Energieversorgung.
Bei dem Betrieb von unterschiedlichen Energiesystemen ist es wünschenswert, dass die Systeme aufeinander abgestimmt arbeiten. Allerdings ist es bisher schwierig, heterogene Energiesysteme effizient miteinander zu betreiben. Dadurch bleiben Einsparungspotentiale ungenutzt.
Eine zentrale Steuerung kann deshalb die Effizienz des Gesamtsystems verbessern.
Mit ecoControl stellen wir einen erweiterbaren Prototypen vor, der die Kooperation von Energiesystemen optimiert und Umweltfaktoren miteinbezieht.
Dazu stellt die Software eine einheitliche Bedienungsoberfläche zur Konfiguration aller Systeme zur Verfügung. Außerdem bietet sie die Möglichkeit, Optimierungsalgorithmen mit Hilfe einer Programmierschnittstelle zu entwickeln, zu testen und auszuführen.
Innerhalb solcher Algorithmen können von ecoControl bereitgestellte Vorhersagen genutzt werden. Diese Vorhersagen basieren auf dem individuellen Verhalten von jedem Energiesystem, Wettervorhersagen und auf Prognosen des Energieverbrauchs. Mithilfe einer Simulation können Techniker unterschiedliche Konfigurationen und Optimierungen sofort ausprobieren, ohne diese über einen langen Zeitraum an realen Geräten testen zu müssen.
ecoControl hilft darüber hinaus auch Hausverwaltungen und Vermietern bei der Verwaltung und Analyse der Energiekosten.
Wir haben anhand von Fallbeispielen gezeigt, dass Optimierungsalgorithmen, welche die Nutzung von Wärmespeichern verbessern, die Effizienz des Gesamtsystems erheblich verbessern können.
Schließlich kommen wir zu dem Schluss, dass ecoControl in einem nächsten Schritt unter echten Bedingungen getestet werden muss, sobald eine geeignete Hardwarekomponente verfügbar ist. Über diese Schnittstelle werden die Messwerte an ecoControl gesendet und Steuersignale an die Geräte weitergeleitet.