Description du projet
Améliorer les systèmes de production d’énergie nette zéro grâce à l’agrégation et à l’optimisation avancées des données
Un défi fondamental pour les modèles d’optimisation représentant des systèmes complexes, tels que les systèmes électriques en transition vers des émissions nettes nulles, est de trouver un équilibre entre la précision du modèle et la facilité de calcul. Le projet NetZero-Opt, financé par le CER, vise à améliorer ces modèles tout en tenant compte de ce compromis crucial. Plus précisément, il propose un nouveau cadre d’agrégation de séries temporelles (TSA pour «time series aggregation») pour traiter des aspects souvent négligés dans les méthodes conventionnelles, notamment la dynamique à long terme et l’impact de la simplification des données d’entrée sur la précision des résultats. L’aboutissement de cette initiative marquerait une étape importante vers la réalisation de modèles de systèmes électriques efficaces et précis, essentiels pour parvenir à des émissions nettes nulles dans un paysage énergétique complexe et en constante évolution.
Objectif
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.
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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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thème(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-STG
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8010 Graz
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