Sager, Jens (2026) Stochastic Resource Optimization. PhD, Universität Oldenburg.

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Abstract

Continued integration of renewable energy resources into the power grid provides a challenge for the coordination of grid participants and considerations for the underlying infrastructure. As a core part of the decarbonization of European power generation, it is vital that these issues are addressed. This work presents a model of uncertain distributed energy resources, called Stochastic Resources (SR) and investigates their economic commitment planning as part of the Stochastic Resource Optimization (SRO) problem. Stochastic Resources are a simple model of univariate forecasts for energy resources combined with a cost function for selling their generated energy or power. SRO is the task of selecting the most cost-efficient subset from a set of resources for a given task (determined by a target value). This process considers the correlations of resources and the joint probability of meeting the target.

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Stochastische Ressourcenoptimierung

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Die fortschreitende Einbindung erneuerbarer Energiequellen in das Energienetz stellt neue Herausforderungen an die Koordination von Netzteilnehmern und die zugrundeliegende Infrastruktur. Diese Entwicklung ist ein zentraler Teil der Dekarbonisierung der europäischen Energieerzeugung. Diese Arbeit präsentiert Stochastische Ressourcen (SR) -- ein Modell unsicherer und volatiler verteilter Energieressourcen. Als Teil des Stochastic Resource Optimization (SRO) Problems untersuchen wir ihre Nutzung zur Einsatzplanung verteilter Energieanlagen. Stochastische Ressourcen sind ein einfaches Modell, das univariate Vorhersagen mit einer zugehörigen Kostenfunktion kombiniert. Diese Kostenfunktion kann z.B. den Verkaufswert der erzeugten Energie darstellen. SRO beschreibt die Aufgabe Energieressourcen aus einer vorgegebenen Menge für ein bestimmtes Ziel kosteneffizient auszuwählen. Dieser Prozess bezieht die Korrelationsinformationen und die resultierende multivariate Verteilung der Ressourcen mit ein.

Item Type:	Thesis (PhD)
Uncontrolled Keywords:	Distributed Energy Resources, Chance-constrained Optimization, Combinatorial Optimization, Correlation Analysis
Subjects:	Generalities, computers, information > Computer science, internet
Divisions:	School of Computing Science, Business Administration, Economics and Law > Department of Computing Science
Date Deposited:	28 Aug 2026 13:10
Last Modified:	28 Aug 2026 13:10
URI:	https://oops.uni-oldenburg.de/id/eprint/7527
URN:	urn:nbn:de:gbv:715-oops-76083
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