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Realisierung von Beschleunigungsstrategien der anwendungsorientierten Mathematik und Informatik für optimierende Energiesystemmodelle

Fuchs, Benjamin und Borggrefe, Frieder und Cao, Karl-Kien und Gils, Hans Christian und Wetzel, Manuel und Scholz, Yvonne und von Krbek, Kai und Rehfeldt, Daniel und Gleixner, Ambros und Koch, Thorsten und Fiand, Frederik und Bussieck, Michael und Breuer, Thomas und Rohe, Daniel und Khabi, Dmitry (2020) Realisierung von Beschleunigungsstrategien der anwendungsorientierten Mathematik und Informatik für optimierende Energiesystemmodelle. Projektbericht. doi: 10.2314/KXP:1700331485.

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Offizielle URL: https://doi.org/10.2314/KXP:1700331485

Kurzfassung

Zentrales Ziel des BEAM-ME-Projekts war die signifikante Reduktion der Lösungszeiten für Energiesys-temmodelle, die als lineares Optimierungsproblem in GAMS (General Algebraic Modeling System) formuliert sind, sowie die Lösung bisher unlösbarer derartiger Probleme. Um dieses Ziel zu erreichen wurden verschiedene Methoden evaluiert, und deren Wirkung im Rahmen eines Modellexperiments für verschieden formulierte und fokussierte Modelle verglichen. Die zwei zentralen Säulen der Modellbeschleunigung sind einerseits die Anwendung von modellbasierten Methoden (Kapitel 2) und andererseits die Nutzung von Lösungsalgorithmus-basierten Methoden (Kapitel 3). Die modellbasierten Methoden umfassen im Wesentlichen verschiedene Ansätze der räumlichen und zeitlichen Aggregierung, sowie der heuristischen und mathematisch exakten Problemzerlegung (Dekomposition). Sie stellen den Hauptteil der bislang genutzten Beschleunigungsstrategien für Energiesystem-Optimierungsmodelle dar und bieten den Vorteil, dass sie in der Regel durch Anpassungen von Quellcodes oder Vorprozessieren von Eingangsdaten von Modellanwendern selbst entwickelt und implementiert werden können. Im Rahmen von BEAM-ME wurden sie überwiegend in das Energiesystemmodell REMix, punktuell aber auch in andere Modelle implementiert, sowie bewertet. Neben der Reduktion der Lösungszeit war bei der Untersuchung auch die Auswirkung auf die Genauigkeit der Ergebnisse von wesentlicher Bedeutung (Abbildung 1). Als zentrales Ergebnis der Evaluation modellbasierter Methoden konnte gezeigt werden, dass mit vertretbaren Einschränkungen bezüglich der Genauigkeit, Heuristiken die Rechenzeit großer Modelle bis zu einem Faktor 10 senken können. Gleichzeitig wurde dabei deutlich, dass für weitere Modellbeschleunigungen parallelisiertes Rechnen unabdingbar ist. Diese Lö-sungsalgorithmus-basierten Methoden wurden ebenfalls im Projekt untersucht. Kern der Untersuchung von Lösungsalgorithmus-basierten Methoden war die Entwicklung des Lösers PIPS-IPM++, welcher das parallelisierte Lösen von linearen Optimierungsproblemen auf Hochleistungs-rechnerarchitekturen ermöglicht. Er basiert auf dem Open-Source Löser PIPS-IPM und wurde im Rahmen von BEAM-ME umfangreich weiterentwickelt um eine Nutzung für typische Probleme der Energiesystemoptimierung zu ermöglichen. Diese Problemkategorie zeichnet sich durch viele so genannte „Linking Constraints“ (verknüpfende Restriktionen) aus, welche zur Modellierung von Netzen, Speichern und CO2-Emissionsbeschränkungen erforderlich sind. Dafür wurde der Löser unter anderem so angepasst, dass er neben verknüpfenden Variablen („Linking Variables“) auch eine große Anzahl an verknüpfenden Restriktionen („Linking Constraints“) parallel verarbeiten kann. Für eine bessere Integration wurde im Rahmen des Projektes eine Schnittstelle zwischen GAMS und PIPS-IPM++ entwickelt. Grundlage hierfür ist die ebenfalls neu geschaffene Möglichkeit der Annotation von Blockstrukturen in GAMS-Modellen, die eine Zerlegung sehr großer Probleme in viele kleine Blöcke erlaubt, was wiederum für eine parallele Anwendung der Lösungsalgorithmen unabdingbar ist. Mit der Entwicklung von PIPS-IPM++ und der Anpassung der Energiesystemmodelle wurde die Nutzung von Höchstleistungsrechnern (High Performance Computer, HPC) für die Energiesystemanalyse erschlossen. Die im Rahmen von BEAM-ME erreichten Fortschritte erlauben eine Reduktion der Lösungszeit linearer Optimierungsprobleme der Energiesystemanalyse bis zu einem Faktor 26. Durch effiziente Problemzerlegung und Nutzung von PIPS-IPM++ sind fernerhin vorher unlösbare Probleme lösbar geworden. Die erreichten Fortschritte auf technischer Seite lassen sich exemplarisch anhand eines typischen wissenschaftlichen Rechencluster aus gekoppelten Servern darstellen. Auf einem solchen System konnte mittels PIPS-IPM++ eine Reduktion der Laufzeit um 76% und eine Reduktion des benötigten Arbeitsspeicherbedarfes je Rechenknoten um 96% erreicht werden. Auf dedizierten hochparallelen Großrechnern wie dem Supercomputer Juwels am Jülich Supercomputing Centre (JSC) reduzierte sich die Laufzeit in einigen Fällen um 96%. Diese Fortschritte erlauben eine signifikante Erweiterung der Analysetiefe von Energiesystemmodellen (Kapitel 4). Für REMix wurde die zugängliche räumliche Auflösung von etwa 50 auf über 1000 Modellknoten erhöht, die Optimierung von Transformationspfaden statt einzelner Stichjahre realisiert, die Betrachtung weiterer Technologien und Sektoren ermöglicht, und die Möglichkeit groß angelegter Parameterraumanalysen geschaffen. Das BEAM-ME-Projekt stieß auf breites Interesse in der Wissenschaftsgemeinde, was sich insbesondere durch großes Interesse an einer Teilnahme am Modellexperiment, vielfältige Anfragen, rege Teilnahme am Abschlussworkshop sowie zahlreichen Veröffentlichungen manifestierte.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/135509/
Dokumentart:Berichtsreihe (Projektbericht)
Titel:Realisierung von Beschleunigungsstrategien der anwendungsorientierten Mathematik und Informatik für optimierende Energiesystemmodelle
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Fuchs, Benjaminbenjamin.fuchs (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Borggrefe, FriederFrieder.Borggrefe (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Cao, Karl-KienKarl-Kien.Cao (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-9720-0337NICHT SPEZIFIZIERT
Gils, Hans ChristianHans.Gils (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-6745-6609NICHT SPEZIFIZIERT
Wetzel, ManuelManuel.Wetzel (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-7838-2414NICHT SPEZIFIZIERT
Scholz, YvonneYvonne.Scholz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1633-3825NICHT SPEZIFIZIERT
von Krbek, KaiKai.Krbek (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Rehfeldt, Danielrehfeldt (at) zib.dehttps://orcid.org/0000-0002-2877-074XNICHT SPEZIFIZIERT
Gleixner, Ambrosgleixner (at) zib.dehttps://orcid.org/0000-0003-0391-5903NICHT SPEZIFIZIERT
Koch, Thorstenkoch (at) zib.dehttps://orcid.org/0000-0002-1967-0077NICHT SPEZIFIZIERT
Fiand, Frederikffiand (at) gams.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bussieck, Michaelmbussieck (at) gams.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Breuer, Thomast.breuer (at) fz-juelich.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Rohe, Danield.rohe (at) fz-juelich.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Khabi, Dmitrykhabi (at) hlrs.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2020
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
DOI:10.2314/KXP:1700331485
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Energy System Modeling, High Performance Computing, REMix, PIPS
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:TIG Technologie, Innovation und Gesellschaft
HGF - Programmthema:Erneuerbare Energie- und Materialressourcen für eine nachhaltige Zukunft
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E SY - Energiesystemanalyse
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Systemanalyse und Technikbewertung (alt)
Standort: Stuttgart
Institute & Einrichtungen:Institut für Technische Thermodynamik > Energiesystemanalyse
Hinterlegt von: Cao, Dr.-Ing. Karl-Kien
Hinterlegt am:17 Jul 2020 14:09
Letzte Änderung:17 Jul 2020 14:09

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