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A distributed optimization algorithm for the predictive control of smart grids

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Braun, Philipp ; Grüne, Lars ; Kellett, Christopher M. ; Weller, Steven R. ; Worthmann, Karl:
A distributed optimization algorithm for the predictive control of smart grids.
In: IEEE Transactions on Automatic Control. Bd. 61 (2016) Heft 12 . - S. 3898-3911.
ISSN 1558-2523
DOI: https://doi.org/10.1109/TAC.2016.2525808

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Angaben zu Projekten

Projekttitel:
Offizieller Projekttitel
Projekt-ID
DFG Priority Program 1305 "Control theory for digitally networked dynamical systems", Project "Performance Analysis for Distributed and Multiobjective Model Predictive Control"
GR1569/13-1
ARC Future Fellowship
FT1101000746

Projektfinanzierung: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Abstract

In this paper, we present a hierarchical, iterative distributed optimization algorithm and show that the algorithm converges to the global solution of a particular optimization problem. The motivation for the distributed optimization problem is the predictive control of a smart grid, in which the states of charge of a network of residential-scale batteries are optimally coordinated so as to minimize variability in the aggregated power supplied to/from the grid by the residential network. The distributed algorithm developed in this paper calls for communication between a central entity and an optimizing agent associated with each battery, but does not require communication between agents. The distributed algorithm is shown to achieve the performance of a large-scale centralized optimization algorithm, but with greatly reduced communication overhead and computational burden. A numerical case study using data from an Australian electricity distribution network is presented to demonstrate the performance of the distributed optimization algorithm.

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Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Begutachteter Beitrag: Ja
Keywords: control over communications; optimization algorithms; predictive control for linear systems; smart grid
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Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik
Eingestellt am: 03 Mär 2016 10:17
Letzte Änderung: 13 Sep 2022 10:54
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/31310

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