SMOOTH-MOEA

SMOOTH-MOEA – Simulation Model for Optimized Operation and Topology of Hybrid energy systems – Multi-Objective Evolutionary Algorithm.

Wobei hilft SMOOTH-MOEA?

SMOOTH-MOEA wurde von Wissenschaftler:innen des RLI entwickelt, um Energiesysteme zu modellieren und optimieren.

Für wen ist das Tool geeignet?

SMOOTH-MOEA ist für Akteure aus dem Forschungs- und Beratungsfeld geeignet, die komplexe Optimierungsprobleme im Bereich hybrider Energiesysteme lösen möchten.

Wie funktioniert SMOOTH-MOEA?

In SMOOTH wird ein Energiesystem auf seine verschiedenen technischen Komponenten abstrahiert, was eine detaillierte Modellierung erlaubt (einschließlich nichtlinearer und zustandsabhängiger Verhaltensweisen sowie der Verfolgung beliebiger Zustände der Komponenten). SMOOTH nutzt hierzu das OEMOF-Framework mit gemischt-ganzzahliger Optimierung und wurde in der Vergangenheit unter anderem für die Simulation von Wasserstoff-Energiesystemen verwendet.

Mittels des Multi-Objective Evolutionary Algorithm (MOEA) kann das Energiesystem auf Kosten und Emissionen optimiert werden, sowie um geeignete Kompromisse aus verschiedenen Optimierungszielen zu ermitteln. Dazu wird NSGA-II verwendet, um durch schrittweise Veränderung von Komponenten die sogenannte pareto-optimale Front zu ermitteln (Design-Optimierung).

Welche Beispiele gibt es für den Einsatz?

MOEA wurde im Rahmen einer Masterarbeit „Multi-Objective Optimization of Micro Grids using Evolutionary Algorithms (Wanitschke 2014)“ am RLI entwickelt. Wegen der großen Bibliothek von Komponenten der Wasserstoffwirtschaft wird SMOOTH-MOEA in vielen Wasserstoffprojekten eingesetzt, wie in den Projekten HyStarter und HyExpert.

Wie ist SMOOTH nutzbar?

Der Programmcode ist in der Programmiersprache Python geschrieben und auf dem Onlinedienst Github frei verfügbar.