Der Modellansatz: Modell005 - Pumpspeicherkraftwerke

J.Dickmann & S.Ritterbusch

Bei genauem Hinsehen finden wir die Naturwissenschaft und besonders Mathematik überall in unserem Leben, vom Wasserhahn über die automatischen Temporegelungen an Autobahnen, in der Medizintechnik bis hin zum Mobiltelefon. Woran die Forscher, Absolventen und Lehrenden in Karlsruhe gerade tüfteln, erfahren wir im Modellansatz Podcast aus erster Hand.

Julia Dickmann optimiert den Betrieb von Pumpspeicherkraftwerken ohne die Zukunft der Strompreise und Regenfälle genau zu kennen. Dazu geht sie im Gespräch mit Sebastian Ritterbusch auf Zeitreise aus der Zukunft in die Gegenwart, und berechnet so mit Topologiematrix und Simplex-Verfahren optimale Steuerungsstrategien auf Basis von statistischen Modellen.

Literatur und Zusatzinformationen

Dimitri P. Bertsekas: Dynamic programming and optimal control, Vol. 1., Athena Scientific, 2005.
C. Cervellera, Cristiano, V. C. P. Chen, and A. Wen: Optimization of a large-scale water reservoir network by stochastic dynamic programming with efficient state space discretization, European Journal of Operational Research 171.3: 1139-1151, 2006.
B. Falguni, and D. N. Kumar: Stochastic Linear Programming for Optimal Reservoir Operation: A Case Study, Proc. of International Conference on Large Scale Water Resources Development in Developing Countries: New Dimensions of Prospects and Problems, Kathmandu, Nepal, 1997.

Zitatsangabe

J.Dickmann & S.Ritterbusch: Pumpspeicherkraftwerke, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 005, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2013. <http://modellansatz.de/pumpspeicher>

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J.Dickmann & S.Ritterbusch: Pumpspeicherkraftwerke (29MB, mp3)