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Robust and data-Efficient Learning for Industrial Control

Description du projet

Une approche globale de la fourniture d’énergie

Notre vie est tributaire des réseaux de chaleur, d’électricité et de gaz. L’intégration de l’environnement de ces réseaux est curiale à la réalisation des objectifs d’efficacité énergétique et d’utilisation efficace des ressources de l’Europe. Dans ce contexte, le projet RELIC, financé par l’UE, étudiera une approche globale de fourniture des ressources et de l’énergie à l’industrie par le biais des réseaux de distribution. Il se penchera sur la manière dont l’intégration de l’apprentissage axé sur les données dans la conception des algorithmes de contrôle débouche sur de meilleures performances environnementales. À l’heure actuelle, des délais allant de quelques millisecondes (pour assurer le fonctionnement sûr des pompes ou des générateurs) à plusieurs jours ou mois viennent compliquer l’exploitation. Les conditions d’exploitation et les informations incomplètes sont source d’incertitude. Le projet élaborera de nouvelles stratégies d’exploitation destinées aux réseaux de distribution.

Objectif

"Increasing energy and resource efficiency in industrial systems is key to decrease harmful emissions by 90% by 2050. Reaching the environmental targets requires a holistic approach to how resources and energy are delivered to the industry by means of distribution networks, such as heat networks, electricity networks, or gas transport networks. I will devise new control strategies that ensure robust operation of distribution networks while ensuring safety and satisfaction of environmental objectives.

The environmental performance of the whole system hinges on the performance of distribution networks. Optimal control of such networks is complex due to timescales, from milliseconds to ensure safe operation of pumps or generators, to days or months to include environmental goals, spatial complexity, uncertainty related to varying operating conditions, incomplete information available, and limited computational power. Existing control frameworks are usually application specific and have limited use in large-scale systems. In the project, I will advance theory in data analytics and optimisation, and build on my industrial experience to develop operating strategies for distribution networks that will enable safe implementation and reaching the environmental targets.

There is a potential in integrating machine learning in control design to overcome the complexity while satisfying safety constraints, as shown in robotics and automotive industry. However, IPCC indicated that ""The key challenge for making an assessment of the industry sector is the diversity in practices, which results in uncertainty, lack of comparability, incompleteness, and quality of data available in the public domain on process and technology specific energy use and costs"". The research question I will address in this project is if and how incorporating data-driven learning in design of control algorithms leads to improved environmental performance and safe operation of large-scale industrial networks."

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2021-PF-01

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Coordinateur

NORGES TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET NTNU
Contribution nette de l'UE
€ 210 911,04
Coût total
Aucune donnée

Partenaires (1)