Projektbeschreibung
Innovative Modellierung von großen Versorgungsnetzwerken für ein nachfragegerechtes Angebot von morgen
Die effiziente und effektive Verteilung von Waren und Dienstleistungen setzt eine gute Planung voraus. Um die Bedarfsdeckung zu sichern, sind für die Entscheidungsfindung genaue Vorhersagen zu Nachfrage und Angebot erforderlich. Dazu müssen, insbesondere bei großen Netzwerken wie jenen der Gas- und Wasserversorgung, komplexe Erwägungen angestellt werden. Mit Unterstützung durch die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen wird das Projekt NETOPT die Netzwerkflüsse in großen Netzwerken modellieren und vorhersagen. Das anvisierte hochfrequente Prognosemodell wird anhand von funktionalen Daten die komplexe räumliche und zeitliche Dynamik analysieren. Dadurch soll der hohen Dimensionalität von realen Big Data und den Zeitreihen, die durch die Abtastung von Zufallsfunktionen in regelmäßigen Zeitintervallen generiert werden, Rechnung getragen werden. Die Modelle, die das Projekt zur Lösung von Entscheidungsproblemen entwickeln wird, werden auf einem mathematischen Programmierungsansatz beruhen.
Ziel
In NETOPT, we will develop an innovative high-frequency forecasting model that analyses complex spatial and temporal dynamics in large-scale networks under demand and supply constraints. Using supply networks as an example, NETOPT aims to model and forecast large-scale network flows using a Functional Time Series (TS) and Mathematical Programming (MP) approach. The network model proposed in NETOPT can optimize decision planning and efficient scheduling by reducing financial and technical risks in transmission and distribution networks, such as gas and water networks. To demonstrate the practical effectiveness of our new approach, we will implement models to describe and predict hourly gas flows for several days ahead in the German high-pressure gas transmission network using real-world data. Efficient prediction and interpretation of the complex dynamics in transport and distribution networks is a crucial component of an intelligent decision support system that helps to reach the climate targets of the European Green Deal in a fair, cost-effective, and competitive way.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2021-PF-01
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HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF -Koordinator
10623 Berlin
Deutschland