Projektbeschreibung
Lücken in der Nachhaltigkeit in Energiesystemen schließen
In der komplexen Landschaft der Energiesysteme besitzt das Gleichgewicht zwischen Kosteneffizienz, Umweltverantwortung und Lebensstandard besondere Bedeutung. Herausforderungen wie der hohe Rechenaufwand, fehlende ganzheitliche Ansätze und die Nutzung von Echtzeitdaten behindern allerdings die Optimierungsbemühungen. Im Rahmen des über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützten Projekts DMOptfES werden maschinelles Lernen, Optimierung, Unsicherheitsanalyse und Echtzeitbetrieb integriert, um einen umfassenden Rahmen zu schaffen. Mit dem Schwerpunkt auf Systemintegration und Optimierung unter Unsicherheit verspricht es, das Management von Energiesystemen zu revolutionieren. Mit industriellen Anwendungen und einem Schwerpunkt auf Nachhaltigkeit ist es bereit, eine grünere, wohlhabendere europäische Wirtschaft zu gestalten.
Ziel
The central challenge in energy systems is to balance cost-efficiency, environmental responsibility, and living standards. Multi-objective optimization in such systems is critical for striking compromises among stakeholders and ensuring competitiveness and sustainability. As energy systems face uncertainty, volatility, and environmental regulations, holistic optimization becomes more critical.
However, three main challenges currently hinder energy system optimization: complex models demanding substantial computational power, a lack of holistic and robust approaches, and the use of real-time data for proper operation and analysis. Although each of these challenges has been addressed individually, no contribution was able to bring them all together in a consistent methodological framework. This is the main objective of this fellowship.
This fellowship will be conducted at IST/University of Lisbon under the supervision of Prof. Henrique Matos, and aims to bridge these gaps by integrating machine learning, systems optimization, uncertainty analysis, and real-time operation. It seeks to develop advanced surrogate generation techniques, emphasize system integration and holistic analysis, optimization under uncertainty, and the use of real-time data for operation. These methods will be applied to real industrial challenges in an industrial secondment. This research project will develop methods and tools to address such challenges and contribute to a sustainable, profitable, and responsible European economy.
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2023-PF-01
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsKoordinator
1049 001 Lisboa
Portugal