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

Descrizione del progetto

Garantire la corrispondenza futura tra domanda e offerta: una modellizzazione innovativa delle reti di approvvigionamento su larga scala

Affinché la distribuzione di beni e servizi sia efficace ed efficiente, è necessario effettuarne una pianificazione. Per garantire che le esigenze siano soddisfatte, inoltre, il processo decisionale dipende dalla precisione delle previsioni relative alla domanda e all’offerta. Le considerazioni sono complesse, in particolare per quanto concerne reti su larga scala quali la distribuzione dell’acqua e del gas. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto NETOPT effettuerà modellizzazioni e previsioni dei flussi delle reti su larga scala. Il modello di previsione ad alta frequenza analizzerà le complesse dinamiche spaziali e temporali mediante l’impiego di tecniche per l’analisi funzionale dei dati. L’obiettivo è quello di supportare l’elevata dimensionalità dei megadati reali e le serie temporali generate mediante il campionamento delle funzioni a intervalli di tempo regolari. La programmazione matematica costituirà la base dei modelli matematici progettati per risolvere i problemi decisionali.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.

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Coordinatore

TECHNISCHE UNIVERSITAT BERLIN
Contribution nette de l'UE
€ 173 847,36
Indirizzo
STRASSE DES 17 JUNI 135
10623 Berlin
Germania

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Regione
Berlin Berlin Berlin
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato