Netzwerke

Bei der Analyse und Optimierung von Energienetzwerken entwickelt, implementiert und nutzt HPA Methoden aus der Numerik und dem Data Mining bzw. Machine Learning. Beispiele hierfür sind:    

• Entwicklung und Implementierung von Lösern für differential-algebraischen Gleichungssystemen (Flyer edaWorkshop 2011 [PDF, 2.2 MB])
• Entwicklung von Methoden zur Erstellung von Interpolations und Approximationsmodellen (response surfaces) und Verfahren der Statistik (DesParO)
• robuste multikriterielle Optimierung: Entwicklung und Implementierung von Verfahren, die insbesondere für Metamodelle effizient einsetzbar sind (DesParO)
• Netzwerke und Graphen: HPA entwickelt und implementiert ein eigenes Framework zur Netzwerksimulation (MYNTS für elektrische Schaltungen, Gastransport usw.) sowie Software zur Netzwerk- und Graphenmanipulation und -analyse (net'O'graph).

Zum Einsatz kommen auch eigene, patentgeschützte Verfahren zur statistischen Analyse und zur robusten Optimierung parameterabhängiger Ketten von (Simulations-) Prozessen (PRO-CHAIN).

Für die hochskalierende Datenanalyse müssen sowohl die Algorithmen zur Datenverarbeitung als auch der Datentransport und ihre Vorhaltung Möglichkeiten moderner Systemarchitekturen voll ausschöpfen. Eingesetzt werden daher, je nach Bedarf, auch Methoden des Technical Computing bzw. Cloud Computing.