De opkomst van duurzame energie vraagt om slimme elektriciteitsnetten (smart grids) die vraag naar en aanbod van energie op elkaar af kunnen stemmen. Onderzoekers van het onderzoeksinstituut CTIT van de Universiteit Twente (UT) hebben een ict-gebaseerde beheers- en regelmethodologie ontwikkeld die in staat is dit te doen.
Uit onderzoek van wiskundige Maurice Bosman blijkt dat deze methode werkt en geschikt is om het bestaande elektriciteitsnetwerk toekomstbestendig te maken. Bosman promoveert op 5 juli 2012 aan de faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica op zijn onderzoek.
Smart grids
Het huidige elektriciteitsnet brengt vanuit verschillende centrales energie bij de eindgebruikers. Hierbij is het relatief eenvoudig om vraag naar en aanbod van stroom op elkaar af te stemmen. Met de opkomst van decentraal opgewekte energie, door windmolens, warmtekrachtkoppelingen en zonnepanelen, is dit een stuk complexer. Zonnepanelen wekken op een bewolkte dag minder energie op en windmolens draaien niet altijd even hard.
Smart grids, oftewel slimme elektriciteitsnetwerken, zijn dé oplossing om vraag en aanbod op elkaar af te stemmen, zeker als dit in combinatie met slimme apparaten en energiebuffers gebeurt. Een smart grid moet in staat zijn om decentrale opwekking, (tijdelijke) opslag en verbruik van energie realtime op elkaar af te stemmen. En dat zonder dat de gebruiker enige hinder ondervindt.
Beheers- en regelmethodologie
Onderzoekers van het onderzoeksinstituut CTIT van de Universiteit Twente hebben de beheers- en regelmethodologie Triana ontwikkeld om vraag en aanbod op elkaar af te stemmen. Deze methode maakt gebruik van voorspelling, planning en continue aansturing. Het systeem maakt een planning op basis van een voorspelling van de energievraag, waarbij afwijkingen ten opzichte van de voorspelling opgevangen worden door continue aansturing. Op wijk- of op stadsniveau is dit een planningsprobleem van formaat.
Promovendus Maurice Bosman onderzocht, met behulp van een virtueel netwerk, of het mogelijk is om dit planningsprobleem wiskundig op te lossen. Dat blijkt het geval. Uit zijn onderzoek komt naar voren dat Triana inderdaad een geschikte methode is om vraag naar en aanbod van energie goed op elkaar af te stemmen. ‘Met Triana kunnen we het elektriciteitsnet toekomstbestendig maken. En dat heeft veel voordelen. Netwerkbedrijven en energieleveranciers moeten nu miljarden euro’s investeren om te zorgen dat de capaciteit altijd op peil is. Door slimmer te plannen en vraag en aanbod beter op elkaar af te stemmen, hoef je minder ‘overbodige capaciteit’ op te bouwen.’
Deze NP-planningsproblemen kunnen (ook) opgelost worden met randomized algorithms. Met behulp van true (quantum) randomness kunnen voor NP-problemen oplossingen bererekend worden waarvan bewijsbaar is dat de oplossing met randomization beter is dan zonder. Beter kan hier van alles betekenen bijvoorbeeld in minder tijd, met minder geheugen of bewijsbaar dichter bij de optimale oplossing. In z’n algemeenheid is bewijsbaar dat een non-deterministische computer (komputer+ true random generator) altijd krachtiger is dan een reguliere deterministische computer.