�����̨

Hoe kan een wiskundig model helpen bij het slim opladen van elektrische auto’s? In zijn proefschrift probeert informaticus Roel Brouwer onder andere op die vraag een antwoord te formuleren. Brouwer promoveerde 8 juli op zijn onderzoek naar stuurbare vraag in elektriciteitsnetwerken.

Het komt regelmatig in het nieuws: berichten over overbelaste elektriciteitsnetwerken, waarbij het netwerk de piek in de vraag naar elektriciteit niet aankan. De oorzaak daarvan is de energietransitie, schrijft Brouwer in zijn proefschrift. “Elektriciteit voorziet in een steeds groter deel van onze energiebehoefte. Tegelijkertijd verandert de manier waarop die elektriciteit wordt opgewekt. Een steeds groter aandeel komt van hernieuwbare bronnen, waarbij de hoeveelheid opgewekte energie sterk afhangt van de weersomstandigheden.”

Volgens Brouwer, die zijn onderzoek deed binnen het AI & Mobility Lab, kunnen scheduling-technieken helpen bij het plannen van vraag naar en aanbod van elektriciteit. Hij legt uit: “Nu wordt de energieconsumptie vaak bijgestuurd met prijsprikkels: je maakt de stroom goedkoper op het moment dat je wil dat mensen stroom gaan gebruiken en je maakt stroom duurder als je wil dat mensen dat niet doen. Met scheduling-technieken kun je de timing en snelheid van de energieconsumptie bijsturen, door rekening te houden met bepaalde randvoorwaarden.”

Optimaal afstemmen

Scheduling zorgt ervoor dat het bijsturen van de vraag binnen de randvoorwaarden - de laadbehoefte van de voertuigen, de beschikbaarheid van energie en de capaciteit van het netwerk - optimaal wordt afgestemd. Brouwer: “Met geavanceerde algoritmen maak je als het ware een legpuzzel waarbij je voor elk stukje, elke taak, probeert uit te rekenen hoe die z’n totale behoefte krijgt. Zo kun je bijvoorbeeld de laadbehoefte gelijkmatig over de beschikbare oplaadtijd verdelen om piekbelastingen op het netwerk te voorkomen.”

Het optimalisatiealgoritme dat Brouwer ontwikkelde, kan in de toekomst leiden tot een efficiënter gebruik van de beschikbare middelen, een stabieler elektriciteitsnet en een betere inzet van hernieuwbare bronnen. Zover is het echter nog niet, benadrukt hij. “Mijn onderzoek bestudeert een abstract wiskundig probleem met een praktische toepassing. Maar de praktijk is nooit zo mooi als de abstractie van een probleem. Dus er moeten nog juridische en technische stappen gezet worden om dit echt uitvoerbaar te maken.”

Twee verschillende banen

Brouwer is een van de eerste promovendi uit de Utrecht AI Labs die zijn onderzoek afrondt. Eind 2017 begon hij bij het PhD-IT programma, de voorloper van de Labs, en ging werken én onderzoek doen bij de IT-afdeling van de universiteit. “In eerste instantie was het de bedoeling dat mijn werk voor IT en mijn onderzoek in elkaars verlengde zouden liggen, maar door allerlei redenen is dat niet uit de verf gekomen. Ik was dus eigenlijk twee verschillende banen aan het combineren en dat maakte het traject een stuk zwaarder.”

Desalniettemin is de combinatie van duaal promoveren heel waardevol gebleken, aldus Brouwer, die na het inleveren van zijn proefschrift bij de IT-afdeling van de universiteit is blijven werken. “Als research engineer ondersteun ik nu wetenschappers bij de softwarekant van hun onderzoek. Het helpt dat ik zelf ook onderzoek heb gedaan, want daardoor kan ik me beter in hun vraag verplaatsen. Daarbij draait het er met name om dat ik hun probleem leer herkennen en niet dat ik de allerbeste code aller tijden schrijf.”