Projektbeschreibung
Überwindung der Hindernisse zur Anwendung maschinellen Lernens in Energieanlagen
Datengestützte Ansätze ermöglichen Unternehmen im Bereich erneuerbare Energien und Versorgungsunternehmen einen besseren Umgang mit der unbeständigen Natur erneuerbarer Energiequellen und den Unwägbarkeiten von Wettervorhersagen und Komponentenausfällen. Im Gegensatz zu herkömmlichen modellgestützten Ansätzen können sie die schiere Rechenkomplexität bewältigen, die zur Aufrechterhaltung der Netzwerkstabilität erforderlich ist. Gleichzeitig sind sie auch 250-1 000 Mal schneller. Allerdings sind Energieanlagen sicherheitskritische Systeme und datengestützte Ansätze können auf diese Systeme nicht angewandt werden, wenn ihr verborgenes Innenleben nicht offengelegt wird. Das EU-finanzierte Projekt VeriPhIED wird datengestützte Verfahren einführen, die sich die zugrunde liegenden physikalischen Eigenschaften von Energieanlagen zunutze machen. Genauer gesagt wird es die Entwicklung eines verifizierbaren, auf die Physik bedachten Schulungsverfahrens für neuronale Netzwerke vorschlagen, das eingebaute Garantien der Vorhersagegenauigkeit des neuronalen Netzwerks bieten kann.
Ziel
Measures against global warming require disruptive changes in the electricity sector. Drastically reducing CO2 emissions involves replacing bulk generation units with millions of renewable energy sources, along with a rapid increase of electricity demand. Maintaining the stability of the system with current approaches becomes not only computationally intractable, but also extremely costly. Recently proposed data-driven methods have been shown to handle the sheer complexity and have an impressive performance, achieving higher accuracy while being 250-1000 times faster than traditional methods. However, power systems are safety-critical systems, where data-driven methods will never be applied if they remain a black-box.
This proposal removes the barriers for the application of data-driven approaches in power system problems, proposing methods that exploit the underlying physical properties of power systems. We propose the development of physics-aware verifiable neural networks and a neural network training procedure that can supply by-design guarantees of the neural network prediction accuracy. Accuracy does no longer need to be a statistical metric. Instead, our methods can supply a provable upper bound of the prediction error over the whole input space, that the power system operators can trust. We further show how neural networks can capture non-linear constraints impossible to capture before, and can reduce any non-linear optimization problem to a tractable mixed-integer linear program with verified accuracy, potentially boosting computation speed and tractability. From a power systems context, this enables us to treat power system dynamics and optimization in a unified framework that accurately captures the true feasible region, removes various approximations, and eliminates redispatching costs, saving billions of euros per year. The proposed methods naturally extend beyond power systems, finding application to a wide range of physical safety-critical systems.
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: Das European Science Vocabulary.
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- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz Computational Intelligence
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Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
HAUPTPROGRAMM
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Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
ERC-STG - Starting Grant
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
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(öffnet in neuem Fenster) ERC-2020-STG
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Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
2800 KONGENS LYNGBY
Dänemark
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.