Adlershof, one of the most important scientific, economic and media locations in Berlin, is home to more than 1,000 companies and research facilities with over 22,000 employees on 4.2 square kilometers. As part of the energy strategy Berlin Adlershof 2020, the high-tech location Adlershof has set itself the target of reducing the primary energy demand by 30 percent by 2020. As part of various projects, a number of energy-related concepts and measures have been implemented at the Adlershof campus, which were developed in the previous project „HighTech – LowEx: Energieeffizienz Berlin Adlershof 2020“ ("HighTech - LowEx: Energy Efficiency Berlin Adlershof 2020").

The project "Energieetz Berlin Adlershof", which is being implemented as a joint project of the three partners TU Berlin (TUB), Siemens AG and University of Applied Sciences Berlin (HTW Berlin), is making a significant contribution to achieving this goal. The project is funded within the framework of the funding priority EnEff:Stadt des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (Federal Ministry for Economic Affairs and Energy) and supported by the operating company WISTA MANAGEMENT GmbH. The project aims to improve energy efficiency at the property and district level as well as to create planning bases for the efficient energy supply of urban neighborhoods.

The project demonstrates a networked energy system that includes heat, cold and electricity as forms of energy. The central element is a refrigeration network in which electrically driven refrigeration plants are linked to regenerative energy sources and storage facilities. Based on this supply system, a cross-media energy management system will be implemented in a pilot project and a smart grid alliance will be established. As part of an energy management plan, the project will develop methods and tools for multi-site energy usage planning.

In this context, optimization problems must be solved, which can be formulated mathematically as mixed-integer programs with quadratic constraints, MIQCPs for short.

Currently, however, these are approximated linearly and solved as MILPs (mixed-integer linear programs) to take advantage of the performance and maturity of existing MILP solver software. However, a further improvement in the quality of the operational optimization requires the exact solution of the optimization problems as MIQCPs. In order to be able to treat the projected detail levels in realistic problem dimensions, the performance of current MIQCP algorithms has to be improved. To this end, the MINIP solver SCIP (http://www.scip.zib.de), which was developed at the Zuse Institute Berlin, is being further developed in order to generically exploit emerging structures such as bilinear mixing conditions and time-indexed decision variables.

 

 

Adlershof als einer der wichtigsten Wissenschafts-, Wirtschafts- und Medienstandorte Berlins, beheimatet auf 4,2 Quadratkilometer über 1.000 Unternehmen und Forschungseinrichtungen mit etwa 22.000 Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen. Der Hochtechnologiestandort Adlershof hat sich Rahmen der Energiestrategie Berlin Adlershof 2020 das Ziel gesetzt, den Primärenergiebedarf bis 2020 um 30 Prozent zu senken. Dazu werden am Campus Adlershof im Rahmen verschiedener Projekte eine Reihe an energietechnischen Konzepten und Maßnahmen umgesetzt, die in dem Vorläuferprojekt „HighTech – LowEx: Energieeffizienz Berlin Adlershof 2020“ entwickelt wurden.

Einen wesentlichen Beitrag zur Senkung dieses Ziels leistet das Projekt „Energienetz Berlin Adlershof“, das als Verbundvorhaben der drei Partner Technische Universität Berlin (TUB), Siemens AG und Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin (HTW Berlin) umgesetzt wird. Das Projekt wird im Rahmen des Förderschwerpunktes EnEff:Stadt des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie finanziert und durch die Betreibergesellschaft WISTA MANAGEMENT GmbH unterstützt. In dem Vorhaben wird eine Verbesserung der Energieeffizienz auf Liegenschafts- und Quartiersebene sowie die Schaffung von Planungsgrundlagen für die effiziente Energieversorgung von Stadtquartieren angestrebt.

In dem Projekt wird ein vernetztes Energiesystem demonstriert, das die Energieformen Wärme, Kälte und Strom umfasst. Das zentrale Element bildet ein Kälteverbundnetz, in dem elektrisch angetriebene Kälteanlagen mit regenerativen Energiequellen und Speichern verknüpft werden. Ausgehend von diesem Versorgungssystem wird ein medienübergreifendes Energiemanagementsystem pilothaft implementiert sowie eine Smart Grid Allianz aufgebaut. Im Rahmen einer Energieleitplanung werden in dem Projekt Methoden und Werkzeuge für eine standortübergreifende Energienutzungsplanung entwickelt.

In diesem Zusammenhang müssen Optimierungsprobleme gelöst werden, die mathematisch als gemischt-ganzzahlige Programme mit quadratischen Nebenbedingungen, kurz MIQCPs, formuliert werden können.
Derzeit werden diese jedoch linear approximert und als MILPs (gemischt-ganzzahlige lineare Programme) gelöst, um von der Performance und Entwicklungsreife bestehender MILP-Lösersoftware zu profitieren. Eine weitere Verbesserung der Qualität der Betriebsoptimierung bedarf jedoch der exakten Lösung der Optimierungsprobleme als MIQCPs. Um den im Projekt angesrebten Detailgrade in realistischen Problemdimensionenen behandeln zu können muss die Leistungsfähigkeit derzeitiger MIQCP-Algorithmen verbessert werden.  Dazu wird der am Zuse-Institut Berlin entwickelte MINLP-Löser SCIP (http://www.scip.zib.de) weiterentwickelt, um auftretende Strukturen wie bilineare Mischungsbedingungen und zeitlich indizierte Entscheidungsvariablen generisch ausznutzen. 

Publications

2021
On the implementation and strengthening of intersection cuts for QCQPs (Integer Programming and Combinatorial Optimization: 22nd International Conference, IPCO 2021, pp. 134-147, Vol.22, 2021) Antonia Chmiela, Gonzalo Muñoz, Felipe Serrano PDF
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URN
DOI
EnBA-M
2020
Maximal Quadratic-Free Sets Integer Programming and Combinatorial Optimization: 21th International Conference, IPCO 2020, pp. 307-321, 2020 (preprint available as ZIB-Report 19-56) Felipe Serrano, Gonzalo Muñoz PDF (ZIB-Report)
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DOI
EnBA-M
On Generalized Surrogate Duality in Mixed-Integer Nonlinear Programming Integer Programming and Combinatorial Optimization: 21th International Conference, IPCO 2020, pp. 322-337, 2020 (preprint available as ZIB-Report 19-55) Benjamin Müller, Gonzalo Muñoz, Maxime Gasse, Ambros Gleixner, Andrea Lodi, Felipe Serrano PDF (ZIB-Report)
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DOI
EnBA-M
On the relation between the extended supporting hyperplane algorithm and Kelley’s cutting plane algorithm Journal of Global Optimization, Vol.78, pp. 161-179, 2020 (preprint available as ZIB-Report 19-18) Felipe Serrano, Robert Schwarz, Ambros Gleixner PDF (ZIB-Report)
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DOI
EnBA-M
Using two-dimensional Projections for Stronger Separation and Propagation of Bilinear Terms SIAM Journal on Optimization, 30(2), pp. 1339-1365, 2020 (preprint available as ZIB-Report 19-15) Benjamin Müller, Felipe Serrano, Ambros Gleixner PDF
PDF (ZIB-Report)
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URN
DOI
EnBA-M