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| 020 | _ | _ | |a 978-3-95886-277-7 |
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| 024 | 7 | _ | |2 Laufende Nummer |a 38199 |
| 024 | 7 | _ | |2 datacite_doi |a 10.18154/RWTH-2019-03644 |
| 037 | _ | _ | |a RWTH-2019-03644 |
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| 245 | _ | _ | |a Decision support for the synthesis of energy systems by analysis of the near-optimal solution space |c Maike Renate Hennen |h online, print |
| 246 | _ | 3 | |a Entscheidungsunterstützung für den Entwurf von Energiesystemen durch Analyse des nahoptimalen Lösungsraums |y German |
| 250 | _ | _ | |a 1. Auflage |
| 260 | _ | _ | |a Aachen |b Wissenschaftsverlag Mainz GmbH |c 2019 |
| 300 | _ | _ | |a 1 Online-Ressource (XXI, 153 Seiten) : Illustrationen, Diagramme |
| 336 | 7 | _ | |0 2 |2 EndNote |a Thesis |
| 336 | 7 | _ | |0 PUB:(DE-HGF)11 |2 PUB:(DE-HGF) |a Dissertation / PhD Thesis |b phd |m phd |
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| 490 | 0 | _ | |a Aachener Beiträge zur technischen Thermodynamik |v 19 |
| 500 | _ | _ | |a Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University |
| 502 | _ | _ | |a Dissertation, RWTH Aachen University, 2019 |b Dissertation |c RWTH Aachen University |d 2019 |g Fak04 |o 2019-02-04 |
| 520 | 3 | _ | |a Der Entwurf von Energiesystemen ist eine komplexe Aufgabe mit unüberschaubar vielen Entscheidungsoptionen. Um Entscheidungsträger bei dieser Aufgabe zu unterstützen, wird oft mathematische Optimierung eingesetzt. Bevor der Entscheidungsträger jedoch eine begründete Entscheidung treffen kann, müssen mehrere Entwurfsalternativen mit ihren Vor- und Nachteilen bekannt sein. Daher sollte mathematische Optimierung eingesetzt werden, um mehrere gute Lösungen zu erzeugen, beispielsweise durch eine Untersuchung des nahoptimalen Lösungsraums. In dieser Arbeit wird ein Entscheidungsunterstützungssystem basierend auf einer Analyse des nahoptimalen Lösungsraums vorgestellt. Der nahoptimale Lösungsraum kann in den Zielraum und den Entwurfsraum unterteilt werden. Der nahoptimale Zielraum wird durch eine mehr kriterielle Optimierungsmethode aufgespannt, die effizient diejenigen Lösungen bestimmt, die am besten die Zielkonflikte aufdecken. Um den Entwurfsraum aufzuspannen und alle möglichen nahoptimalen Entwurfsentscheidungen zu identifizieren, wird eine neue Methode vorgestellt. In der Methode werden aggregierte Entwurfsvariablen minimiert und maximiert. Das Entscheidungsunterstützungssystem ermöglicht eine ganzheitliche Analyse des nahoptimalen Lösungsraums, indem alle Lösungen des nahoptimalen Ziel- und Entwurfsraums kombiniert werden. Alle erzeugten Lösungen werden systematisch analysiert, um nahoptimale Optionen im Entwurfsraum und im Zielraum offenzulegen. Darüber hinaus werden Abhängigkeiten zwischen Entscheidungen im Ziel- und Entwurfsraum bestimmt. Basierend auf den Ergebnissen der Analyse kann der Entscheidungsträger Präferenzen ableiten und in einer interaktiven Rückkopplungsschleife in das Optimierungsproblem integrieren, um die finale Entwurfsentscheidung zu unterstützen. Das Entscheidungsunterstützungssystem wird auf zwei Fallstudien angewendet. Die erste Fallstudie umfasst den Entwurf des Energieversorgungssystems eines industriellen Standorts. In der zweiten Fallstudie wird ein städtisches Wärmeversorgungssystem saniert, wobei auch die Isolierung von Häusern betrachtet wird. Für beide Fallstudien werden nahoptimale Entwurfsoptionen mit den jeweiligen Kosten, Emissionen und Wechselwirkungen identifiziert. Durch diese Informationen ist es möglich, eine gut informierte Entscheidung für einen Entwurf eines Energiesystems zu treffen. |l ger |
| 520 | _ | _ | |a Synthesis of energy systems is a complex design task with a plethora of decision options. To evaluate these decision options, mathematical optimization is often used to identify the optimal solution. However, for decision support, more information than just the optimal solution is required. The decision maker needs to know design alternatives and their trade-offs to make a well-informed decision. Hence, mathematical optimization should be used as tool to generate multiple design alternatives. One way to generate design alternatives is the exploration of the near-optimal solution space. In this thesis, a decision support system is proposed for decision support by analysis of the near-optimal solution space. The near-optimal solution space consists of the near-optimal design space and the near-optimal objective space. For exploration of the objective space, a method is proposed to efficiently identify solutions which reveal trade-offs in the objective functions. For the design space, a method is proposed to span all near-optimal design alternatives by minimizing and maximizing design variables. The decision support system provides a holistic analysis of the near-optimal solution space by combining solutions from the near-optimal objective space and the design space. All generated solutions are analyzed to reveal feasible ranges of variables and objective functions. Additionally, the analysis determines trade-offs between decisions in both the design space and the objective space. Based on the results of the analysis, the decision maker can derive preferences. In an interactive feedback loop, these preferences are added to the synthesis problem to support the final synthesis decision. The proposed decision support system is applied to two real-world case studies. The first case study originates from pharmaceutical industry and focuses on the supply side of an energy system; the second case study is a retrofit of an urban energy system and also takes into account demand-side measures such as investments in insulation. For these two entirely different case studies, the decision support system provides decision support by identifying feasible designs, their costs and emissions, and the most important design trade-offs. Thereby, the decision maker is enabled to take well-informed decisions in the synthesis of energy systems. |l eng |
| 588 | _ | _ | |a Dataset connected to Lobid/HBZ |
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| 653 | _ | 7 | |a optimization |
| 700 | 1 | _ | |0 P:(DE-82)IDM00283 |a Bardow, André |b 1 |e Thesis advisor |u rwth |
| 700 | 1 | _ | |0 P:(DE-82)539954 |a Shah, Nilay |b 2 |e Thesis advisor |
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