Wohlfahrtsoptimale Nominierungen in Gasnetzen und zugehörige Gleichgewichte

Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung - Teilprojekt

Details zum übergeordneten Gesamtprojekt

Titel des Gesamtprojektes: SFB TRR 154 “Mathematische Modellierung, Simulation und Optimierung am Beispiel von Gasnetzen”


Details zum Projekt

Projektleiter/in:
Prof. Dr. Veronika Grimm
PD Dr. Lars Schewe
Prof. Dr. Martin Schmidt
Prof. Dr. Karl Gregor Zöttl

Projektbeteiligte:
Julia Grübel

Beteiligte FAU-Organisationseinheiten:
Juniorprofessur für Optimierung von Energiesystemen
Lehrstuhl für Angewandte Mathematik (Gemischt-ganzzahlige lineare und nichtlineare Optimierung)
Lehrstuhl für Volkswirtschaftslehre, insbesondere Wirtschaftstheorie
Professur für Volkswirtschaftslehre

Mittelgeber: DFG / Sonderforschungsbereich / Transregio (SFB / TRR)
Projektstart: 01.10.2016
Projektende: 30.06.2018


Abstract (fachliche Beschreibung):


Ziel dieses Teilprojekts ist die Analyse der Beziehung zwischen (i) den Gleichgewichten in einfachen Wettbewerbsmodellen des Gasmarktes und (ii) der Lösung eines korrespondierenden einstufigen Wohlfahrtsmaximierungsproblems. Ein tiefgehendes Verständnis dieses Zusammenhangs ist eine zwingende Voraussetzung für eine Analyse des in Europa vorherrschenden Entry-Exit-Systems im Gashandel unter Einbeziehung der physikalischen Eigenschaften des Gasflusses. ähnliche Fragestellungen wurden bereits in der Strommarktliteratur ausführlich analysiert. Aufgrund der Komplexität der Modellierung von Gasflüssen im Netzwerk ist eine entsprechende Analyse von Gasmärkten jedoch von deutlich höherer Komplexität: Zum einen sind Gasflüsse in Netzwerken nicht konvex modellierbar aufgrund der zugrundeliegenden physikalischen Prozesse. Dies impliziert, dass klassische Optimalitätsbedingungen nicht hinreichend sind. Zum anderen erfordert der Gastransport den Einsatz aktiver Elemente wie Schieber oder Kompressoren. Diese Elemente erfordern den Einsatz von Binärvariablen, die weitere Nicht-Konvexitäten in den zugrundeliegenden Gleichgewichtsproblemen implizieren.

Als Ergebnis des Projekts soll ein erstes Referenzmodell erarbeitet werden, das die Analyse der Gasphysik und die Analyse von Gasmärkten verbindet. Dieses Modell soll die Basis darstellen für die weitergehende Analyse mehrstufiger Modelle von Gasmärkten mit einem Entry-Exit System. Darüber hinaus erweitern die Resultate das Verständnis von binären Gleichgewichtsproblemen.


Publikationen
Go to first page Go to previous page 1 von 2 Go to next page Go to last page

Kleinert, T., & Schmidt, M. (2019). Global Optimization of Multilevel Electricity Market Models Including Network Design and Graph Partitioning. Discrete Optimization. https://dx.doi.org/10.1016/j.disopt.2019.02.002
Grimm, V., Kleinert, T., Liers, F., Schmidt, M., & Zöttl, G. (2019). Optimal price zones in electricity markets: a mixed-integer multilevel model and global solution approaches. Optimization Methods & Software, 34(2), 406-436. https://dx.doi.org/10.1080/10556788.2017.1401069
Robinius, M., Schewe, L., Schmidt, M., Stolten, D., Thürauf, J., & Welder, L. (2019). Robust optimal discrete arc sizing for tree-shaped potential networks. Computational Optimization and Applications. https://dx.doi.org/10.1007/s10589-019-00085-x
Schmidt, M., Sirvent, M., & Wollner, W. (2018). A Decomposition Method for MINLPs with Lipschitz Continuous Nonlinearities. Mathematical Programming. https://dx.doi.org/10.1007/s10107-018-1309-x
Groß, M., Pfetsch, M.E., Schewe, L., Schmidt, M., & Skutella, M. (2018). Algorithmic Results for Potential-Based Flows: Easy and Hard Cases. Networks. https://dx.doi.org/10.1002/net.21865
Schewe, L., & Schmidt, M. (2018). Computing Feasible Points for Binary MINLPs with MPECs. Mathematical Programming Computation. https://dx.doi.org/10.1007/s12532-018-0141-x
Gugat, M., Leugering, G., Martin, A., Schmidt, M., Sirvent, M., & Wintergerst, D. (2018). MIP-based instantaneous control of mixed-integer PDE-constrained gas transport problems. Computational Optimization and Applications, 70(1), 267-294. https://dx.doi.org/10.1007/s10589-017-9970-1
Mehrmann, V., Schmidt, M., & Stolwijk, J. (2018). Model and Discretization Error Adaptivity within Stationary Gas Transport Optimization. Vietnam Journal of Mathematics. https://dx.doi.org/10.1007/s10013-018-0303-1
Grimm, V., Grübel, J., Schewe, L., Schmidt, M., & Zöttl, G. (2018). Nonconvex Equilibrium Models for Gas Market Analysis: Failure of Standard Techniques and Alternative Modeling Approaches. European Journal of Operational Research. https://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2018.09.016
Geißler, B., Morsi, A., Schewe, L., & Schmidt, M. (2018). Solving Highly Detailed Gas Transport MINLPs: Block Separability and Penalty Alternating Direction Methods. Informs Journal on Computing, 20(2). https://dx.doi.org/10.1287/ijoc.2017.0780

Zuletzt aktualisiert 2018-03-12 um 11:03