Clarification about Genetic Algorithm and Time-of-Use Controller

[stefan.feilmeier]

There is currently a discussion in German about similar topics, which should answer some of your questions: (Can you translate it automatically?)

Dependency Problem Google ORTools

Ja, sowas kann der “Energy Scheduler v2” auch und es wäre toll, hier weitere Mitstreiter zu finden. Hast du einen konkreten Laboraufbau oder findet das alles nur in Simulationen statt? Der Ansatz in OpenEMS ist kein MILP, sondern ein Fahrplan für vordefinierte Betriebsmodi Für E-Auto-Beladung z. B. “keine Beladung”, “PV-Überschuss”, “Schnellladung” → (siehe Code) Für Batteriespeicher z. B. “Eigenverbrauchsoptimierung”, “Verzögerte Entladung”, “Beladung aus dem Netz” → (siehe Code und FEMS An…

P.S.: What is the meaning of the different options in the Core Energy Scheduler in OpenEMS Edge Felix page? Is it something related to the Genetic Algorithm too?

→ Code

• LogVerbosity allows for easier debugging
• Version: v1 can only optimize a Battery and is stable, v2 is able to combine all kind of Controllers, but is in an ALPHA state (running in production on only a few actual systems)
• RiskLevel is not yet implemented. It’s meant to add some variance e.g. in the cost function for low/high risk.

Regards,
Stefan