Projektbeschreibung
Klimaneutrale Stromversorgungssysteme durch fortgeschrittene Datenaggregation und -optimierung verbessern
Eine grundlegende Herausforderung für Optimierungsmodelle, die komplexe Systeme darstellen, wie z. B. Stromversorgungssysteme, die auf Netto-Null-Emissionen umgestellt werden sollen, besteht darin, ein Gleichgewicht zwischen Modellgenauigkeit und rechnerischer Überschaubarkeit herzustellen. Ziel des ERC-finanzierten Projekts NetZero-Opt ist es, diese Modelle zu verbessern und dabei diesen entscheidenden Kompromiss zu berücksichtigen. Genauer gesagt wird ein neuartiger Rahmen für die Aggregation von Zeitreihen vorgeschlagen, um die bei konventionellen Methoden häufig übersehenen Aspekte wie die langfristige Dynamik und die Auswirkungen der Vereinfachung der Eingabedaten auf die Genauigkeit der Ergebnisse zu berücksichtigen. Ein erfolgreicher Abschluss dieser Initiative wäre ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu effizienten und präzisen Stromversorgungssystemmodellen, die für das Erreichen von Netto-Null-Emissionen in einer komplexen und sich entwickelnden Energielandschaft entscheidend sind.
Ziel
One of the fundamental problems of using optimization models that represent complex systems – e.g. power systems on their path towards achieving net-zero emissions – is the trade-off between model accuracy and computational tractability. Many applied optimization models that use different time series as data input have become increasingly challenging to solve due to the large time horizons they span and the high complexity of technical constraints with short- and long-term time dynamics. To overcome computational intractability of these optimization models, the dimension of input data and model size is commonly reduced through time series aggregation (TSA) methods. However, applying TSA for optimization models that are governed by varying time dynamics simultaneously is quite challenging. TSA methods mostly focus on short-term dynamics, and rarely include long-term dynamics due to the inherent limitations of TSA. As a result, longer-term dynamics are not captured well by aggregated models, which is imperative for reliably modelling many complex systems. Moreover, traditional TSA methods are based on the common belief that the clusters that best approximate the input data also lead to the aggregated model that best approximates the full model, while the metric that really matters –the resulting output error in optimization results – is not well addressed. This belief is mainly based on the lack of theoretical underpinning relating inputs and output error, rendering existing methods trial-and-error heuristics at best. We plan to challenge this belief by discovering the currently unknown relation between input and output error, and to overcome existing TSA shortcomings by developing the novel theoretical TSA framework for optimization models with varying time dynamics, thereby tapping into unprecedented potential of computational efficiency and accuracy. If this project is successful, it would have untangled the Gordian knot of data aggregation in optimization.
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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- NaturwissenschaftenInformatik und Informationswissenschaftenkünstliche Intelligenzheuristische Programmierung
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) ERC-2023-STG
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Österreich