Description du projet
Une approche de contrôle intégré pour les réseaux de grande échelle dotés d’une dynamique hybride
Le contrôle des réseaux de grande échelle affichant une dynamique hybride est très complexe en raison de la grande taille des réseaux, de la présence de perturbations et du temps de calcul limité. Les réseaux routiers, ferroviaires, électriques, de gaz et d’eau figurent, entre autres, parmi ces réseaux de grande échelle. La dynamique hybride fait référence à une combinaison de dynamique continue, de commutateurs de mode et de changements de topologie. Les méthodes de contrôle de pointe ne sont pas adaptées à ces réseaux de grande échelle, dans la mesure où elles rencontrent des problèmes de tractabilité computationnelle ou imposent des restrictions supplémentaires, ce qui entraîne une réduction considérable des performances. Pour remédier à ce problème, le projet CLariNet, financé par l’UE, élaborera un nouveau paradigme de contrôle en ligne pour les réseaux de grande échelle dotés d’une dynamique hybride en utilisant un contrôle combiné d’optimisation et d’apprentissage.
Objectif
I will develop efficient on-line control methods for large-scale Networks with Hybrid Dynamics (NHDs) in the presence of uncertainties, where hybrid dynamics refers to a combination of continuous dynamics, mode switches, and/or topology changes. This topic is one of the core fundamental open problems in the field of systems and control. It is also important from a societal point of view as todays society depends heavily on the reliable and efficient operation of road, railway, electricity, gas, and water networks, all of which are examples of large-scale NHDs.
Control of large-scale NHDs is a very complex problem due to the large size of the networks, the presence of disturbances, and the hybrid dynamics, while a limited computation time is available. State-of-the-art control methods are not suited for large-scale NHDs as they either suffer from computational tractability issues or impose additional restrictions, resulting in a significantly reduced performance.
To address this problem, I will create a new on-line control paradigm for large-scale NHDs based on an innovative integration of multi-agent optimization-based and learning-based control, allowing to unite the optimality of optimization-based control with the on-line tractability of learning-based control. I will bridge the gap between optimization-based and learning-based control for NHDs through the use of multi-scale multi-resolution piecewise affine models, explicit consideration of the graph structure of the network, the unique knowledge and experience I have in both optimization-based control and learning-based decision making, and an interdisciplinary integration of approaches from systems and control, computer science, and optimization.
This will result in systematic, very reliable, highly scalable, high-performance on-line control methods for large-scale NHDs. I will demonstrate their feasibility, benefits, and impact for green multi-modal transportation networks and smart multi-energy networks.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
ERC-ADG - Advanced Grant
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2020-ADG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
2628 CN DELFT
Pays-Bas
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.