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Modeling and forecasting supply networks using functional time series and mathematical programming

Description du projet

S’assurer que l’offre future répond à la demande: modélisation innovante des réseaux d’approvisionnement à grande échelle

La distribution efficace et effective de biens et de services exige une planification. La prise de décision repose sur des prévisions précises de l’offre et de la demande afin de veiller à ce que les besoins soient satisfaits. Les facteurs à prendre en compte sont complexes, en particulier pour les réseaux à grande échelle tels que la distribution du gaz et de l’eau. Grâce au soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet NETOPT modélisera et prévoira les flux des réseaux à grande échelle. Le modèle de prévision à haute fréquence permettra d’analyser les dynamiques spatiales et temporelles complexes en ayant recours à l’analyse fonctionnelle des données. L’objectif est de tenir compte de la haute dimensionnalité des mégadonnées du monde réel et des séries chronologiques générées par l’échantillonnage de fonctions aléatoires à intervalles réguliers. La programmation mathématique viendra étayer les modèles mathématiques conçus pour résoudre les problèmes de décision.

Objectif

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.

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: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Coordinateur

TECHNISCHE UNIVERSITAT BERLIN
Contribution nette de l'UE
€ 173 847,36
Coût total
Aucune donnée