Integrating reinforcement learning and predictive control for smart home energy management

Informations projet

SmartHEM

N° de convention de subvention: 101110832

DOI 10.3030/101110832

Date de signature de la CE 20 Juin 2023

Date de début 10 Octobre 2023

Date de fin 9 Octobre 2025

Financé au titre de

• Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)

Coût total Aucune donnée

Contribution de l’UE € 222 727,68

Coordonné par

CHALMERS TEKNISKA HOGSKOLA AB
Sweden

Description du projet

Ouvrir la voie à la neutralité carbone tout en maximisant l’efficacité

La transition de l’Europe vers la neutralité carbone et l’adoption croissante de sources d’énergie renouvelables telles que les panneaux solaires, les pompes à chaleur et les véhicules électriques (VE) constituent un défi pour les systèmes de gestion de l’énergie domestique. La nature intermittente des énergies renouvelables et la dégradation potentielle des batteries des VE exigent des solutions innovantes. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet SmartHEM vise à optimiser les coûts énergétiques domestiques tout en assurant la sécurité des batteries, en répondant aux demandes des ménages et en recourant à des algorithmes avancés de contrôle et d’apprentissage automatique. SmartHEM promet de révolutionner les secteurs de l’énergie en intégrant des méthodologies interdisciplinaires pour un avenir durable et efficace. Le projet s’inscrit dans le cadre de l’objectif de l’UE pour un avenir durable, en transformant les maisons en pôles énergétiques intelligents.

Objectif

To achieve carbon neutrality and reduce the dependence on fossil energy, solar panels, heat pumps and electric vehicles (EVs) are becoming commonplace in European homes. The abundant solar power, geothermal energy, as well as environmentally friendly electric vehicles, reduce the usage of fossil-based energy, while posing challenges to the home energy management system at the same time due to the intermittent feature of renewable energy and potential battery degradation from EVs. In this proposal, we propose a smart home management system that optimises the entire home energy cost while considering a set of constraints related to battery safety and reliability, driver/household demand and actuator. As an MSCA-PF fellow, Dr. Meng Yuan will receive crucial training at the Chalmers University of Technology and engage in battery power control and home energy optimisation works which span the areas of control theory and electrical engineering. Interaction between different areas will spur novel methodologies and fruitful outcomes including 1) an adaptive and robust power controller for EV battery systems, 2) a learning-based energy management algorithm that minimises the total energy cost while satisfying the household power supply, and 3) a safe learning-based control framework for home energy system management. The foreseeable results of the project will include a health-aware optimal control for vehicle battery systems that enables vehicle-to-home technology and prolongs the battery's lifetime; a new interdisciplinary energy management system combining machine learning and control algorithms to revolutionise energy sectors.

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.

• ingénierie et technologie › génie électrique, génie électronique, génie de l’information › industrie électrotechnique › énergie électrique
• ingénierie et technologie › génie électrique, génie électronique, génie de l’information › ingénierie électronique › système d’automatisation et de contrôle
• ingénierie et technologie › génie de l'environnement › énergie et combustibles › énergie renouvelable › énergie géothermique
• ingénierie et technologie › génie électrique, génie électronique, génie de l’information › ingénierie électronique › ingénierie de la régulation

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Mots‑clés

• Smart homes
• electric vehicles
• home energy management
• model predictive control
• robust control
• reinforcement learning

Programme(s)

• HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme

Thème(s)

• HORIZON-MSCA-2022-PF-01-01 - MSCA Postdoctoral Fellowships 2022

Appel à propositions

HORIZON-MSCA-2022-PF-01

Régime de financement

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

Coordinateur

CHALMERS TEKNISKA HOGSKOLA AB

• Contribution nette de l'UE: € 222 727,68
• Adresse: - ; 412 96 Goteborg ; Suède
• Région: Södra Sverige › Västsverige › Västra Götalands län
• Type d’activité: Higher or Secondary Education Establishments
• Coût total: Aucune donnée