With the ever-increasing adoption of renewable energy sources, the seamless integration of PV systems into existing grids becomes imperative. Therefore, this study investigates the integration of a PV-ESS system into sustainable urban living. It entails the development and evaluation of forecasting models for PV production and electricity consumption using artificial neural network models, as well as the analysis of linear optimization algorithms. These investigations give insight into the benefits, challenges, and implications of implementing a PV-ESS system. The photovoltaic generation forecasting model demonstrates high accuracy in winter months while encountering complexity in dynamic summer conditions. The model for estimating power demand poses challenges due to a variety of factors, including human behaviour and data quality.Moreover, the study focuses on the formulation and assessment of linear optimization models with two aims: minimizing costs and optimizing self-consumption. The first continually reduces electricity costs while increasing self-consumption, whereas the second maximizes self-consumption, with limitations in winter battery use. Finally, forecast precision appears as a crucial factor for optimization models. Forecast errors have an impact on the system’s operation. Improving forecasting accuracy and adaptive control strategies are therefore critical. / Med den ständigt ökande användningen av förnybara energikällor blir sömlös integration av solcellssystem i befintliga elnät nödvändig. Därför undersöker denna studie integrationen av ett solcellsenergilagringssystem (PV-ESS) i hållbart stadsboende. Det innefattar utveckling och utvärdering av prognosmodeller för solcellsproduktion och elförbrukning med hjälp av artificiella neurala nätverksmodeller, samt analys av linjär optimeringsalgoritmer. Dessa undersökningar ger insikt om fördelarna, utmaningarna och konsekvenserna av att implementera ett PV-ESS-system. Modellen för prognostisering av solcellsgeneration visar hög noggrannhet under vintermånaderna men stöter på komplexitet under dynamiska sommarförhållanden. Modellen för att uppskatta elförbrukning står inför utmaningar på grund av olika faktorer, inklusive mänskligt beteende och datakvalitet. Dessutom fokuserar studien på formulering och utvärdering av linjära optimeringsmodeller med två mål: att minimera kostnader och optimera självkonsumtion. Den första minskar kontinuerligt elkostnader samtidigt som den ökar självkonsumtionen, medan den andra maximerar självkonsumtionen med begränsningar i vinterbatterianvändning. Slutligen framstår precision i prognoser som en avgörande faktor för optimeringsmodeller. Prognosfel påverkar systemets drift. Därför är förbättring av prognosnoggrannhet och adaptiva kontrollstrategier avgörande.

The focus of this thesis is to find, visualize and analyze the optimal flow of autonomous electric vehicles with charge constraints in urban traffic with respect to energy consumption. The traffic has been formulated as a static multi-commodity network flow problem, for which two different models have been implemented to handle the charge constraints. The first model uses a recursive algorithm to find the optimal solution fulfilling the charge constraints, while the second model discretizes the commodities’ battery to predetermined battery levels. An implementation of both methods is provided through simulations on scenarios of three different sizes. The results show that both methods are capable of representing the traffic flow with charge constraints, with limitations given by the size of the problem. In particular, the recursive model has the advantage of considering the charge as a continuous quantity. On the other hand the discretization of battery levels allows to handle charge constraint setups with higher complexity, that is when longer detours are needed to fulfill the charge constraints.

Die Dissertationsschrift untersucht die Interaktion zwischen Strom- und Wärmemarkt mit einem besonderen Fokus auf Wärmepumpen und Wärmenetzen. Vor dem Hintergrund des steigenden Ausbaus erneuerbarer Energien und der langfristigen Klimaziele stellt sich dabei die Frage der Wirkung, welche die Kopplung von Strom- und Wärmemarkt auf die Reduktion der CO2-Emissionen, die Energiesystemkosten und die Integration der erneuerbaren Energien hat. Zur Beantwortung der Forschungsfrage wird das lineare Optimierungsmodell Enertile um zwei Wärmemodule zur Berücksichtigung von Wärmepumpen und Wärmenetzen erweitert. Im Unterschied zu anderen Modellen wird in der Implementierung für diese Arbeit der Ausbau und der Einsatz der erneuerbaren Energien, der KWK und der weiteren fossilen Kraftwerkskapazitäten gleichzeitig optimiert, wodurch eine Analyse der Wechselwirkungen zwischen dem Ausbau erneuerbarer Energien und der Kopplung von Strom- und Wärmemarkt möglich ist. Die in dieser Arbeit vorgenommene modellgestützte Analyse zeigt die große Bedeutung der Interaktion zwischen Strom- und Wärmemarkt. Im Rahmen einer langfristigen Dekarbonisierung der Energieversorgung durch einen verstärkten Ausbau von erneuerbaren Energien ergeben sich sowohl Chancen als auch Herausforderungen für die Interaktion zwischen Strom- und Wärmemarkt. Die Modellierung der Wärmepumpen zeigt für den gesamten Zeitraum ab 2020 deutlich geringere spezifische CO2-Emissionen gegenüber der Wärmeerzeugung in modernen Gasbrennwertkesseln. Die Ergebnisse zeigen auch, dass bivalente Systeme – die kombinierte Nutzung verschiedener Wärmeerzeugungstechnologien wie beispielsweise KWK, Gasheizkessel und Elektroheizkessel – vor dem Hintergrund der Umstrukturierung des Stromsektors eine wichtige Rolle spielen. Langfristig stellt die flexible Wärmebereistellung durch elektrische Heizungstechnologien insbesondere bei hohen Anteilen erneuerbarer Energien eine kostengünstige und CO2-arme Alternative zur fossilen Wärmeerzeugung dar.:1 Einleitung 1 1.1 Ausgangslage 1 1.2 Problemstellung 3 1.3 Zielsetzung und Vorgehen 4 2 Rahmenbedingungen auf dem Strom- und Wärmemarkt in Deutschland 7 2.1 Rahmenbedingungen auf dem Strommarkt 7 2.2 Rahmenbedingungen auf dem Wärmemarkt 12 2.3 Schlussfolgerungen für diese Arbeit 16 3 Modellierung der Interaktionen von Strom- und Wärmemarkt 17 3.1 Stand der Forschung und Anforderungen an das Modell 17 3.2 Modelle zur Untersuchung von Strom- und Wärmemarkt 18 3.3 Stromsystemoptimierung Enertile 21 3.3.1 Eingangsdaten und Ergebnisse 23 3.3.2 Problemformulierung 24 3.4 Modellerweiterung zur Integration des Wärmemarktes 26 3.4.1 Wärmepumpen 26 3.4.2 Wärmenetze 32 4 Unsicherheiten in Energiesystemmodellen 42 4.1 Unsicherheiten im Rahmen dieser Arbeit 42 4.2 Methoden zum Umgang mit Unsicherheiten in Energiesystemmodellen 43 4.3 Szenarienentwicklung und Sensitivitäten 47 5 Definition von Szenarien zur Analyse der Wechselwirkungen zwischen Strom- und Wärmemarkt 50 5.1 Szenarienübersicht 50 5.2 Zentrale Annahmen 51 5.3 Strommarkt 56 5.3.1 Erneuerbare Energien 56 5.3.2 Konventionelle Kraftwerke 57 5.3.3 Stromnachfrage 59 5.4 Wärmenetze 59 5.5 Wärmepumpen 63 5.6 Sensitivitäten 65 5.7 Kritische Reflexion der Annahmen 66 6 Modellgestützte Analyse der Wechselwirkungen zwischen Strom- und Wärmemarkt 68 6.1 Einfluss auf die CO2-Emissionen 69 6.1.1 Strommarkt 69 6.1.2 Wärmepumpen 72 6.1.3 Wärmenetze 77 6.2 Entwicklung des Kraftwerksparks und des Erzeugungsmixes 82 6.2.1 Strommarkt 82 6.2.2 Wärmepumpen 95 6.2.3 Wärmenetze 106 6.2.4 Integration erneuerbarer Energien auf dem Strommarkt 128 6.3 Änderung der Systemkosten durch die Kopplung von Strom- und Wärmemarkt 131 6.3.1 Kosten der Stromerzeugung 132 6.3.2 Kosten der Wärmeerzeugung in Wärmepumpen 134 6.3.3 Kosten der Wärmeerzeugung in Wärmenetze 136 6.4 Zusammenfassung der Szenarienanalyse 140 6.4.1 Einfluss der Kopplung von Strom- und Wärmemarkt bei ambitionierten Klimaschutz 140 6.4.2 Einfluss der Kopplung von Strom- und Wärmemarkt bei mäßigem Klimaschutz 141 7 Sensitivitäten 142 7.1 Stabile Brennstoffpreise 142 7.2 Potentiale von erneuerbaren Energien 145 7.3 Isolierte Effekte von Elektroheizkesseln und KWK 148 7.3.1 Keine KWK 148 7.3.2 Keine Elektroheizkessel 150 7.4 Hohe Flexibilität der Wärmepumpen 151 7.5 Zusammenfassung Sensitivitäten 152 8 Zusammenfassung 154 8.1 Motivation und Forschungsfrage 154 8.2 Methodisches Vorgehen 154 8.3 Ergebnisse 155 8.4 Schlussfolgerungen und kritische Reflektion 156 8.4.1 Szenarienanalyse 156 8.4.2 Methodik 157 8.4.3 Ausblick 159

The imminent threat of global catastrophe due to climate change gets more real by each passing year. The Aviation trade association, IATA, claims that Aviation accounts for approximately 2% of the Greenhouse Gases (GHG) caused by human activities, and 3.5% of the total Radiative Forcing. With continuous increase in Aviation industry and subsequent drop in fossil fuel prices, these numbers are only expected to up with time. In Addition, these numbers do not include the effects of altitude of emission and many environmentalists believe that the number for some pollutants could be at least 2-3 times larger than IATA estimates. This rising concern engages the Aviation industry to investigate possible methods to alleviate their environmental impact.  The first part of this thesis provides a framework to support Airlines in monitoring their current environmental footprint during the process of scheduling. This objective is realised by developing a robust system for estimating the fuel consumed (ergo quantity of major Greenhouse Gases emitted) by a particular fleet type operating a certain leg, which is then employed in a Fleet Assignment (FA) Operation to reduce emissions and increase the Contribution. An emissions estimation model for Turbojet Aeroplane fleets is created for Industrial Optimizers AB’sMP2 software. The emissions estimation model uses historic fuel consumption data provided by ICAO for a given fleet type to estimate the quantity (in kg) of environmental pollutants during the Landing and Takeoff operation (below 3000 ft) and the Cruise, Climb and Descent operation (above 3000 ft).  The second part of this thesis concerns with assigning monetary weights to the pollutant estimates to calculate an emission cost. This emission cost is then added to MP2’s Fleet Assignment’s objective function as an additional Operational cost to perform a Contribution maximization optimization subjected to the legality constraints. The effects of these monetary weights levied on the results of Fleet Assignment are studied, and utilizing curve-fitting and mathematical optimization, monetary weights are estimated for the desired reduction in GHG emissions.  Finally, a recursive algorithm based on Newton-Raphson method is designed and tested for calculating pollutant weights for untested schedules. / Det omedelbara hotet om en global katastrof pga klimatförändringar blir mer och mer tydligt för varje år som går. IATA, den internationella flyghandelsorganisationen, hävdar att flyget står för runt 2% av växthusgaserna (GHG) som kommer från människans aktiviteter, och 3.5% av den totala avstrålningen. Med den kontinuerliga tillväxten av flygindustrin och prisminskningar av fossila bränslen så förväntas dessa andelar att öka. Dessutom så inkluderar inte dessa siffror effekten av att utsläppen sker på hög höjd, och många miljöaktivister tror att siffrorna för vissa utsläpp kan vara åtminstone 2-3 gånger högre än IATAs uppskattningar. Denna växande oro motiverar flygindustrin till att undersöka metoder för att begränsa dess miljöpåverkan.  Den första delen av denna rapport ger ett ramverk för att hjälpa flygbolag med att bevaka deras aktuella miljöavtryck under schemaläggningsprocessen. Detta mål realiseras genom att utveckla ett robust system för att uppskatta bränsleförbrukningen (och därmed kvantiteten av växthusgasutsläpp) av en specifik flygplanstyp på en given etapp, som sedan kan användas för att allokera flygplanstyper för att minska utsläppen och bidra till att förbättra miljön. En modell för att uppskatta utsläpp för flottor av turbojetflygplan har skapats för Industrial Optimizers AB programvara MP2. Modellen för att uppskatta utsläppen baseras på historiska data om bränsleförbrukning som tillhandahållits av ICAO för en given flygplanstyp som använts för att uppskatta kvantiteten (i kg) av föroreningar vid start (under 3000 fot) och vid sträckflygning, stigning och inflygning (över 3000 fot). Den andra delen av denna rapport handlar om att bestämma monetära vikter till föroreningsskattningarna för att beräkna utsläppskostnader som ska användas i MP2 s målfunktion för allokering av flygplanstyper. Detta ger en ytterligare driftskostnad att beakta i optimeringen för att få med miljöaspekterna och tillåtna lösningar. Effekten som dessa monetära vikter har på resultaten från optimeringen studeras, och genom att använda kurvanpassning och matematisk optimering, de monetära vikterna anpassas för att få den önskade minskningen i växthusgasutsläpp. Slutligen så har en rekursiv algoritm, baserad på Newon-Raphsons metod, designats och testats för att beräkna utsläppsvikter för scheman som inte använts för att beräkna vikterna

The Florida Showcase Green Envirohome (FSGE) incorporates many green technologies. FSGE is built to meet or exceed 12 green building guidelines and obtain 8 green building certificates. The two-story 3292 ft2 home is a "Near Zero-Loss Home", "Near Zero-Energy Home", "Near Zero-Runoff Home", and "Near Zero-Maintenance Home". It is spawned from the consumer-driven necessity to build a home resistant to hurricanes, tornadoes, floods, fire, mold, termites, impacts, and even earthquakes given up to 500% increase in insurance premiums in natural disaster zones, the dwindling flexibility and coverage of insurance policies, and rising energy, water and maintenance costs (FSGE 2008). The FSGE captures its stormwater runoff from the green roof, metal roof and wood decking area and routes it to the sustainable water cistern. Graywater from the home (after being disinfected using ozone) is also routed to the sustainable water cistern. This water stored in the sustainable water cistern is used for irrigation of the green roof, ground level landscape, and for toilet flushing water. This study was done in two phases. During phase one, only stormwater runoff from the green roof, metal roof and wood decking area is routed to the sustainable water cistern. Then, during phase two, the water from the graywater system is added to the sustainable water cistern. The sustainable water cistern quality is analyzed during both phases to determine if the water is acceptable for irrigation and also if it is suitable for use as toilet flushing water. The water quality of the sustainable cistern is acceptable for irrigation. The intent of the home is to not pollute the environment, so as much nutrients as possible should be removed from the wastewater before it is discharged into the groundwater. Thus, the FSGE design is to evaluate a new on-site sewage treatment and disposal (OSTD) system which consists of a sorption media labeled as Bold and GoldTM filtration media. The Bold and GoldTM filtration media is a mixture of tire crumb and other materials. This new OSTD system has sampling ports through the system to monitor the wastewater quality as it passes through. Also, the effluent wastewater quality is compared to that of a conventional system on the campus of the University of Central Florida. The cost-benefit optimization model focused on designing a residential home which incorporated a green roof, cistern and graywater systems. This model had two forms, the base model and the grey linear model. The base model used current average cost of construction of materials and installation. The grey model used an interval for the cost of construction materials and green roof energy savings. Both models included a probabilistic term to describe the rainfall amount. The cost and energy operation of a typical Florida home was used as a case study for these models. Also, some of the parameters of the model were varied to determine their effect on the results. The modeling showed that the FSGE 4500 gallon cistern design was cost effective in providing irrigation water. Also, the green roof area could have been smaller to be cost effective, because the green roof cost is relatively much higher than the cost of a regular roof.

<p>This thesis deals with combinatorial and geometric aspects of linear optimization, and consists of two parts.</p> <p>In the first part, we address a conjecture formulated in 2008 and stating that the largest possible average diameter of a bounded cell of a simple hyperplane arrangement of n hyperplanes in dimension d is not greater than the dimension d. The average diameter is the sum of the diameters of each bounded cell divided by the total number of bounded cells, and then we consider the largest possible average diameter over all simple hyperplane arrangements. This quantity can be considered as an indication of the average complexity of simplex methods for linear optimization. Previous results in dimensions 2 and 3 suggested that a specific type of extensions, namely the covering extensions, of the cyclic arrangement might achieve the largest average diameter. We introduce a method for enumerating the covering extensions of an arrangement, and show that covering extensions of the cyclic arrangement are not always among the ones achieving the largest diameter.</p> <p>The software tool we have developed for oriented matroids computation is used to exhibit a counterexample to the hypothesized minimum number of external facets of a simple arrangement of n hyperplanes in dimension d; i.e. facets belonging to exactly one bounded cell of a simple arrangement. We determine the largest possible average diameter, and verify the conjectured upper bound, in dimensions 3 and 4 for arrangements defined by no more than 8 hyperplanes via the associated uniform oriented matroids formulation. In addition, these new results substantiate the hypothesis that the largest average diameter is achieved by an arrangement minimizing the number of external facets.</p> <p>The second part focuses on the colourful simplicial depth, i.e. the number of colourful simplices in a colourful point configuration. This question is closely related to the colourful linear programming problem. We show that any point in the convex hull of each of (d+1) sets of (d+1) points in general position in R^d is contained in at least (d+1)²/2 simplices with one vertex from each set. This improves the previously established lower bounds for d>=4 due to Barany in 1982, Deza et al in 2006, Barany and Matousek in 2007, and Stephen and Thomas in 2008.</p> <p>We also introduce the notion of octahedral system as a combinatorial generalization of the set of colourful simplices. Configurations of low colourful simplicial depth correspond to systems with small cardinalities. This construction is used to find lower bounds computationally for the minimum colourful simplicial depth of a configuration, and, for a relaxed version of the colourful depth, to provide a simple proof of minimality.</p> / Doctor of Philosophy (PhD)

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[pt] O objetivo deste estudo é desenvolver uma política de investimentoque minimize a contribuição total necessária para atingir um objetivofinanceiro a longo prazo. Para atingir este objetivo, desenvolvemos umproblema de otimização multi-estágios que integra um modelo de Markovoculto para captar a dinâmica estocástica dos retornos dos ativos. Aocontrário dos modelos convencionais de otimização de carteiras, que sebaseiam em pressupostos irrealistas, a nossa abordagem baseia-se no quadrode investimentos orientado a objetivos, que proporciona uma solução maisprática e eficaz. Além disso, ao utilizar o modelo de Markov oculto no nossoprocesso de otimização, obtemos uma estimativa mais precisa da dinâmicados retornos dos ativos, o que se traduz numa melhor tomada de decisõesde investimento. Ao utilizar o nosso modelo, a contribuição necessária paraatingir um objetivo financeiro desejado é minimizada através de uma políticade investimento que tem em conta o estado atual da riqueza e as condiçõeseconomicas prevalecentes. / [en] The aim of this study is to develop an investment policy that minimizes the total contribution required to achieve a long-term financial objective. To achieve this goal, we developed a multi-stage optimization problem that integrates a Hidden Markov Model to capture the stochastic dynamics of asset returns. Unlike conventional portfolio optimization models which are based on unrealistic assumptions, our approach is based on the goal oriented investment framework which provides a more practical and effective solution. In addition, by using the Hidden Markov Model in our optimization process, we obtain a more accurate estimate of the dynamics of asset returns, which translates into better investment decision-making. By using our model, the contribution required to achieve a desired financial goal is minimized through an investment policy that considers current levels of wealth and prevailing economic conditions.

Energy consumption rates have been dramatically increasing on a global scale within the last few decades. A significant role in this increase is subjected by the recent high temperature levels especially at summer time which caused a rapid increase in the air conditioning demands. Such phenomena can be clearly observed in developing countries, especially those in hot climate regions, where people depend mainly on conventional air conditioning systems. These systems often show poor performance and thus negatively impact the environment which in turn contributes to global warming phenomena. In recent years, the demand for urban or district cooling technologies and networks has been increasing significantly as an alternative to conventional systems due to their higher efficiency and improved ecological impact. However, to obtain an efficient design for district cooling systems is a complex task that requires considering a wide range of cooling technologies, various network layout configuration possibilities, and several energy resources to be integrated. Thus, critical decisions have to be made regarding a variety of opportunities, options and technologies. The main objective of this thesis is to develop a tool to obtain preliminary design configurations and operation patterns for district cooling energy systems by performing roughly detailed optimizations and further, to introduce a decision-making approach to help decision makers in evaluating the economic aspects and environmental performance of urban cooling systems at an early design stage. Different aspects of the subject have been investigated in the literature by several researchers. A brief survey of the state of the art was carried out and revealed that mathematical programming models were the most common and successful technique for configuring and designing cooling systems for urban areas. As an outcome of the survey, multi objective optimization models were decided to be utilized to support the decision-making process. Hence, a multi objective optimization model has been developed to address the complicated issue of decision-making when designing a cooling system for an urban area or district. The model aims to optimize several elements of a cooling system such as: cooling network, cooling technologies, capacity and location of system equipment. In addition, various energy resources have been taken into consideration as well as different solar technologies such as: trough solar concentrators, vacuum solar collectors and PV panels. The model was developed based on the mixed integer linear programming method (MILP) and implemented using GAMS language. Two case studies were investigated using the developed model. The first case study consists of seven buildings representing a residential district while the second case study was a university campus district dominated by non-residential buildings. The study was carried out for several groups of scenarios investigating certain design parameters and operation conditions such as: Available area, production plant location, cold storage location constraints, piping prices, investment cost, constant and variable electricity tariffs, solar energy integration policy, waste heat availability, load shifting strategies, and the effect of outdoor temperature in hot regions on the district cooling system performance. The investigation consisted of three stages, with total annual cost and CO2 emissions being the first and second single objective optimization stages. The third stage was a multi objective optimization combining the earlier two single objectives. Later on, non-dominated solutions, i.e. Pareto solutions, were generated by obtaining several multi objective optimization scenarios based on the decision-makers’ preferences. Eventually, a decision-making approach was developed to help decision-makers in selecting a specific solution that best fits the designers’ or decision makers’ desires, based on the difference between the Utopia and Nadir values, i.e. total annual cost and CO2 emissions obtained at the single optimization stages. / Die Energieverbrauchsraten haben in den letzten Jahrzehnten auf globaler Ebene dramatisch zugenommen. Diese Erhöhung ist zu einem großen Teil in den jüngst hohen Temperaturniveaus, vor allem in der Sommerzeit, begründet, die einen starken Anstieg der Nachfrage nach Klimaanlagen verursachen. Solche Ereignisse sind deutlich in Entwicklungsländern zu beobachten, vor allem in heißen Klimaregionen, wo Menschen vor allem konventionelle Klimaanlagensysteme benutzen. Diese Systeme verfügen meist über eine ineffiziente Leistungsfähigkeit und wirken sich somit negativ auf die Umwelt aus, was wiederum zur globalen Erwärmung beiträgt. In den letzten Jahren ist die Nachfrage nach Stadt- oder Fernkältetechnologien und -Netzwerken als Alternative zu konventionellen Systemen aufgrund ihrer höheren Effizienz und besseren ökologischen Verträglichkeit satrk gestiegen. Ein effizientes Design für Fernkühlsysteme zu erhalten, ist allerdings eine komplexe Aufgabe, die die Integration einer breite Palette von Kühltechnologien, verschiedener Konfigurationsmöglichkeiten von Netzwerk-Layouts und unterschiedlicher Energiequellen erfordert. Hierfür ist das Treffen kritischer Entscheidungen hinsichtlich einer Vielzahl von Möglichkeiten, Optionen und Technologien unabdingbar. Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, ein Werkzeug zu entwickeln, das vorläufige Design-Konfigurationen und Betriebsmuster für Fernkälteenergiesysteme liefert, indem aureichend detaillierte Optimierungen durchgeführt werden. Zudem soll auch ein Ansatz zur Entscheidungsfindung vorgestellt werden, der Entscheidungsträger in einem frühen Planungsstadium bei der Bewertung städtischer Kühlungssysteme hinsichtlich der wirtschaftlichen Aspekte und Umweltleistung unterstützen soll. Unterschiedliche Aspekte dieser Problemstellung wurden in der Literatur von verschiedenen Forschern untersucht. Eine kurze Analyse des derzeitigen Stands der Technik ergab, dass mathematische Programmiermodelle die am weitesten verbreitete und erfolgreichste Methode für die Konfiguration und Gestaltung von Kühlsystemen für städtische Gebiete sind. Ein weiteres Ergebnis der Analyse war die Festlegung von Mehrzieloptimierungs-Modelles für die Unterstützung des Entscheidungsprozesses. Darauf basierend wurde im Rahmen der vorliegenden Arbeit ein Mehrzieloptimierungs-Modell für die Lösung des komplexen Entscheidungsfindungsprozesses bei der Gestaltung eines Kühlsystems für ein Stadtgebiet oder einen Bezirk entwickelt. Das Modell zielt darauf ab, mehrere Elemente des Kühlsystems zu optimieren, wie beispielsweise Kühlnetzwerke, Kühltechnologien sowie Kapazität und Lage der Systemtechnik. Zusätzlich werden verschiedene Energiequellen, auch solare wie Solarkonzentratoren, Vakuum-Solarkollektoren und PV-Module, berücksichtigt. Das Modell wurde auf Basis der gemischt-ganzzahlig linearen Optimierung (MILP) entwickelt und in GAMS Sprache implementiert. Zwei Fallstudien wurden mit dem entwickelten Modell untersucht. Die erste Fallstudie besteht aus sieben Gebäuden, die ein Wohnviertel darstellen, während die zweite Fallstudie einen Universitätscampus dominiert von Nichtwohngebäuden repräsentiert. Die Untersuchung wurde für mehrere Gruppen von Szenarien durchgeführt, wobei bestimmte Designparameter und Betriebsbedingungen überprüft werden, wie zum Beispiel die zur Verfügung stehende Fläche, Lage der Kühlanlage, örtliche Restriktionen der Kältespeicherung, Rohrpreise, Investitionskosten, konstante und variable Stromtarife, Strategie zur Einbindung der Solarenergie, Verfügbarkeit von Abwärme, Strategien der Lastenverschiebung, und die Wirkung der Außentemperatur in heißen Regionen auf die Leistung des Kühlsystems. Die Untersuchung bestand aus drei Stufen, wobei die jährlichen Gesamtkosten und die CO2-Emissionen die erste und zweite Einzelzieloptimierungsstufe darstellen. Die dritte Stufe war ein Pareto-Optimierung, die die beiden ersten Ziele kombiniert. Im Anschluss wurden nicht-dominante Lösungen, also Pareto-Lösungen, erzeugt, indem mehrere Pareto-Optimierungs-Szenarien basierend auf den Präferenzen der Entscheidungsträger abgebildet wurden. Schließlich wurde ein Ansatz zur Entscheidungsfindung entwickelt, um Entscheidungsträger bei der Auswahl einer bestimmten Lösung zu unterstützen, die am besten den Präferenzen des Planers oder des Entscheidungsträgers enstpricht, basierend auf der Differenz der Utopia und Nadir Werte, d.h. der jährlichen Gesamtkosten und CO2-Emissionen, die Ergebnis der einzelnen Optimierungsstufen sind.

Ein großer Anteil des Datenverkehrs in „Internet Service Provider“ (ISP)-Netzen wird heutzutage von „Content Delivery Networks“ (CDNs) verursacht. Betreiber von CDNs verwenden Lastverteilungsmechanismen um die Auslastung ihrer CDN-Infrastruktur zu vergleichmäßigen (Load Balancing). Dies geschieht ohne Abstimmung mit den ISP-Betreibern. Es können daher große Verkehrslastverschiebungen sowohl innerhalb eines ISP-Netzes, als auch auf den Verbindungsleitungen zwischen ISP-Netz und CDNs auftreten. In der vorliegenden Arbeit wird untersucht, welche nicht-kooperativen Möglichkeiten ein ISP hat, um Verkehrslastverschiebungen, welche durch Lastverteilungsmechanismen innerhalb eines CDNs verursacht werden, entgegenzuwirken bzw. abzumildern. Die Grundlage für diese Untersuchung bildet die Analyse des Serverauswahlverhaltens des YouTube-CDNs. Hierzu ist ein aktives Messverfahren entwickelt worden, um das räumliche und zeitliche Verhalten der YouTube-Serverauswahl bestimmen zu können. In zwei Messstudien wird die Serverauswahl in deutschen und europäischen ISP-Netzen untersucht. Auf Basis dieser Studien wird ein Verkehrsmodell entwickelt, welches die durch Änderungen der YouTube-Serverauswahl verursachten Verkehrslastverschiebungen abbildet. Das Verkehrsmodell wiederum bildet die Grundlage für die Bestimmung optimaler Routen im ISP-Netz, welche hohe Robustheit gegenüber CDN-bedingte Verkehrslastverschiebungen aufweisen (Alpha-robuste Routingoptimierung). Für die Lösung des robusten Routing-Optimierungsproblems wird ein iteratives Verfahren entwickelt sowie eine kompakte Reformulierung vorgestellt. Die Leistungsfähigkeit des Alpha-robusten Routings wird anhand von drei Beispielnetztopologien untersucht. Das neue Verfahren wird mit alternativen robusten Routingverfahren und einem nicht-robusten Verfahren verglichen. Neben der robusten Routingoptimierung werden in der Arbeit drei weitere Ideen für nicht-kooperative Methoden vorgestellt (BGP-, IP-Präix- und DNS-basierte Methode), um CDN-bedingten Verkehrslastverschiebungen entgegenzuwirken.