ich habe folgendes Problem:
Ich habe einen Datensatz mit halbstündlichen Daten für Gasproduktion und Strombedarf. Diese sollen jetzt über ein BHKW (mit einer bestimmten Kapazität) zusammengebracht werden. Das produzierte Gas soll also so verstromt werden, um den Strombedarf möglichst gut abzudecken. Ich suche also zu jedem Zeitpunkt eine Leistung P.
Dazu habe ich in einer objective function e die Abweichung zwischen Bedarf und Leistung berechnet und dann aufsummiert.
Diese objective function soll dann mit fmincon minimiert werden. Das passiert auch und an jedem Zeitpunkt ist P = demand (warum sollte es auch nicht so sein).
Jetzt kommt aber meine Nebenbedingung ins Spiel.
Das Gas kommt erstmal in einen Speicher und wenn Gas verstromt wird, wird der Speicherinhalt um diese Menge kleiner.
Und dieser Speicher darf nie voller als 100 % und nie leerer als 0 % sein. Das habe ich dann versucht mit einer Straffunktion zu realisieren, die zu e dazuaddiert wird.
Code:
for i = 1:z
if V_proz(i) > 100
d(i) = 100000;
elseif V_proz(i) < 0
d(i) = 100000;
else
d(i) = 0;
end end
Aber egal, wie groß ich die Strafe für das Nichteinhalten dieser Bedingung wähle: Am Ergebnis ändert sich nichts, sie wird überhaupt nicht vom Optimierer berücksichtigt...
% Read data
opts = detectImportOptions(file_data,'Sheet','Results');
opts.VariableUnitsRange = 'A2';
data = readtable(file_data,opts,'Sheet','Daten');
% Assign variables
demand = data{:,2}; %Strombedarf/Residuallast
t = datenum(data{:,1});
t = t-t(1,1); %Zeitvektor
z = numel(t);
production = data{:,4}; %Biogasproduktion
Ein Problem solcher Strafterme ist, dass sie Unstetigkeiten einführen, was nicht zum gradientenbasierten Ansatz von fmincon passt.
Ich frage mich aber vor allem, warum du das überhaupt mit Straftermen umsetzt und nicht direkt als Nebenbedingung. Wäre doch viel einfacher?
Grüße,
Harald
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