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Realisierung von Beschleunigungsstrategien der anwendungsorientierten Mathematik und Informatik für optimierende Energiesystemmodelle

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

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

Abstract

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.

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/135509/
Document Type:Monograph (Project Report)
Title:Realisierung von Beschleunigungsstrategien der anwendungsorientierten Mathematik und Informatik für optimierende Energiesystemmodelle
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthor's ORCID iD
Fuchs, Benjaminbenjamin.fuchs (at) dlr.deUNSPECIFIED
Borggrefe, FriederFrieder.Borggrefe (at) dlr.deUNSPECIFIED
Cao, Karl-KienKarl-Kien.Cao (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-9720-0337
Gils, Hans ChristianHans.Gils (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-6745-6609
Wetzel, ManuelManuel.Wetzel (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-7838-2414
Scholz, YvonneYvonne.Scholz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1633-3825
von Krbek, KaiKai.Krbek (at) dlr.deUNSPECIFIED
Rehfeldt, Danielrehfeldt (at) zib.dehttps://orcid.org/0000-0002-2877-074X
Gleixner, Ambrosgleixner (at) zib.dehttps://orcid.org/0000-0003-0391-5903
Koch, Thorstenkoch (at) zib.dehttps://orcid.org/0000-0002-1967-0077
Fiand, Frederikffiand (at) gams.comUNSPECIFIED
Bussieck, Michaelmbussieck (at) gams.comUNSPECIFIED
Breuer, Thomast.breuer (at) fz-juelich.deUNSPECIFIED
Rohe, Danield.rohe (at) fz-juelich.deUNSPECIFIED
Khabi, Dmitrykhabi (at) hlrs.deUNSPECIFIED
Date:2020
Refereed publication:No
Open Access:No
Gold Open Access:No
In SCOPUS:No
In ISI Web of Science:No
DOI :10.2314/KXP:1700331485
Status:Published
Keywords:Energy System Modeling, High Performance Computing, REMix, PIPS
HGF - Research field:Energy
HGF - Program:Technology, Innovation and Society
HGF - Program Themes:Renewable Energy and Material Resources for Sustainable Futures - Integrating at Different Scales
DLR - Research area:Energy
DLR - Program:E SY - Energy Systems Analysis
DLR - Research theme (Project):E - Systems Analysis and Technology Assessment (old)
Location: Stuttgart
Institutes and Institutions:Institute of Engineering Thermodynamics > Energy Systems Analysis
Deposited By: Cao, Karl-Kien
Deposited On:17 Jul 2020 14:09
Last Modified:17 Jul 2020 14:09

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