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.
Słowa kluczowe
Program(-y)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsKoordynator
1049 001 Lisboa
Portugalia