Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Decision making methodologies for optimal design and operation of energy systems

Opis projektu

Wypełnianie luk w zakresie zrównoważonego rozwoju systemów energetycznych

W złożonym krajobrazie systemów energetycznych kluczowe jest wyważenie efektywności kosztowej, odpowiedzialności za środowisko i standardów życia. Optymalizację utrudniają jednak takie trudności jak wymagania obliczeniowe, brak kompleksowego podejścia i problemy z wykorzystaniem danych w czasie rzeczywistym. Wspierany przez program działań „Maria Skłodowska-Curie” (MSCA) projekt DMOptfES przewiduje połączenie uczenia maszynowego, optymalizacji, analizy niepewności i działania w czasie rzeczywistym w celu stworzenia kompleksowych ram. Kładąc nacisk na integrację systemu i optymalizację w warunkach niepewności, zespół chce zrewolucjonizować zarządzanie systemami energetycznymi. Dzięki zastosowaniom przemysłowym i skupieniu się na zrównoważonym rozwoju powinien przyczynić się do budowy bardziej ekologicznej i dynamicznej gospodarki europejskiej.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Projekt nie został jeszcze sklasyfikowany według klasyfikacji EuroSciVoc.
Wskaż dziedziny nauki, które twoim zdaniem są najbardziej istotne z punktu widzenia tego projektu i pomóż nam usprawnić naszą usługę klasyfikacji.

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

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

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

INSTITUTO SUPERIOR TECNICO
Wkład UE netto
€ 172 618,56
Koszt całkowity
Brak danych

Partnerzy (1)