Pressemitteilung von Olga Peters

Energiewende: Forscher-Team optimiert Stromnetze mit FICO-Software

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München, 25. November 2014 - Wissenschaftler des kalifornischen Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) nutzen die Xpress Optimization Suite von FICO, einem führenden Anbieter von Predictive Analytics und Softwarelösungen für Entscheidungsmanagement, für ihre Forschungsarbeit über die kostengünstigste Betriebsplanung von Stromnetzen. Mithilfe der Software wollen sie die Integration erneuerbarer Energien in die flächendeckende Stromversorgung modellieren.

"Wir erforschen verschiedene Methoden, um zu bestimmen, welchen Stromgenerator wir wann in Betrieb nehmen und wie viel Energie die einzelnen Einheiten erzeugen müssen, um den Strombedarf einer bestimmen Region möglichst kostengünstig zu decken", sagt Deepak Rajan, Experte für Operation Research am Center for Applied Scientific Computing des LLNL. Oliver Bastert, Senior Director Product Management für Optimierung bei FICO, betont: "Dieses Projekt ist richtungsweisend für uns, denn es beschäftigt sich mit einer der wichtigsten Fragen unserer Zeit: Wie können wir langfristig die Energieversorgung bei zunehmender Verwendung erneuerbarer Quellen sicherstellen? Dabei müssen verschiedene Teile zu einem komplexen Ganzen zusammengefügt werden - in Kalifornien genauso wie in Deutschland. Dazu zählen neben der optimierten Bedarfsplanung auch per Simulation ermittelte mögliche Kapazitätsgrenzen und Engpässe beim Stromtransport."

"Typischerweise wird dies unter Verwendung verschiedener Zeitskalen gelöst: Von einer Langzeitplanung bis hin zu einer Betriebsplanung mit nur einem Tag Vorlauf. Dabei geht es darum, die unsicheren Faktoren dieses Systems abzubilden, etwa Witterungseinflüsse wie Temperatur, Windstärke und die Bewölkung", so Rajan weiter. Dieses Problem kann als extrem großes gemischt-ganzzahliges lineares Programm modelliert werden, das dann von tausenden CPU-Cores parallel gelöst wird - für die Software von FICO eine ideale Aufgabe." "FICO bietet die beste Lösung für die Implementierung von parallelen Optimierungsalgorithmen, die meines Erachtens sowohl für die kommerzielle Nutzung als auch die akademische Forschung von wesentlicher Bedeutung ist", sagt Anthony Papavasiliou, Dozent für Mathematische Ingenieurwissenschaften und Mitglied des Center for Operations Research and Econometrics (CORE) an der Katholischen Universität Leuven (Belgien), das gemeinsam mit dem LLNL an diesem Energieproblem forscht. "Der Vorteil liegt in der Kombination der mathematischen Programmiersprache Mosel, die die Kommunikation zwischen den Prozessoren für parallele Algorithmen abbilden kann, mit einem der leistungsfähigsten Solver auf dem Markt. Meine Zusammenarbeit mit FICO war stets hervorragend, selbst komplexe technische Fragen wurden umgehend beantwortet."

Deswegen habe er für diese äußerst anspruchsvolle Arbeit FICO Xpress Optimization Suite ausgewählt: "Um Dekompositionsalgorithmen effizient ausführen zu können, müssen mehrere Programme parallel laufen, was wiederum zwei verschiedene Programmierungsebenen erfordert", sagt er. "Das führt zu signifikanten Effizienzverlusten und Verzögerungen bei der Implementierung, weil die zwei Ebenen mitunter in verschiedenen Sprachen umgesetzt wurden. Das macht das Beschreiben eines mathematischen Modells zu einer sehr zeitintensiven Aufgabe. Xpress ist mit seiner integrierten Lösung für das parallele Programmieren von Dekompositionsalgorithmen eine exzellente Lösung für solche Probleme."

Das LLNL arbeitet hauptsächlich für die National Nuclear Security Administration des US-Energieministeriums. Das LLNL nutzt seine Ressourcen außerdem, um Herausforderungen wie die Energiefrage, den Klimawandel oder die Stärkung der Konkurrenzfähigkeit der amerikanischen Wirtschaft zu erforschen.

Die Software FICO Xpress Optimization Suite ist eine Plattform für die Erstellung von Optimierungslösungen, mit denen sich Geschäftsprozesse verbessern lassen. Xpress Optimization Suite erleichtert die Schaffung, Einführung und Nutzung von Geschäftsoptimierungslösungen und bietet skalierbare Hochleistungsalgorithmen, eine flexible Modellierungsumgebung, schnelle Verfügbarkeit sowie Reporting-Funktionen für herkömmliche Installationen und Cloud-basierte Anwendungen. Firmen- & Pressekontakt