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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Numerical Methods for Optimization Problems Arising in Energetic Districts

verfasst von : Elisa Riccietti, Stefania Bellavia, Stefano Sello

Erschienen in: Progress in Industrial Mathematics at ECMI 2016

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper deals with the optimization of energy resources management of industrial districts, with the aim of minimizing the customer energy bill. Taking into account real time information on energy needs and production and on energy market prices, a cost function is built that should be minimized. Here we focus on the solution of the arising nonlinear constrained optimization problem. We describe the two solvers that have been employed for its solution: a Sequential Linear Programming and a Particle Swarm Optimization.

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Literatur
1.
Byrd, R.H., Gould, N.I.M., Nocedal, J., Waltz, R.A.: An algorithm for nonlinear optimization using linear programming and equality constrained subproblems. Math. Program. 100, 27–48 (2003)
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Ferrara, W., Riccardi, J., Sello, S.: Enel customer optimization service expert system development, Technical Report, Enel Ingegneria e Ricerca, Pisa (2014)
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Fletcher, R., Sainz de la Maza, E.: Nonlinear programming and nonsmooth optimization by successive linear programming. Math. Program. 43, 235–256 (1989)
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Parsopoulos K.E., Vrahatis, M.N.: Particle swarm optimization method for constrained optimization problems. In: Intelligent Technologies - Theory and Applications: New Trends in Intelligent Technologies, pp. 214–220. IOS Press, Amsterdam (2002)
Metadaten
Titel
Numerical Methods for Optimization Problems Arising in Energetic Districts
verfasst von
Elisa Riccietti
Stefania Bellavia
Stefano Sello
Copyright-Jahr
2017
Buch
Progress in Industrial Mathematics at ECMI 2016

Print ISBN: 978-3-319-63081-6

Electronic ISBN: 978-3-319-63082-3

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-63082-3_4