Energetika (WP7)

Pracovní balíček WP7 se zaměřuje na výzkum a vývoj pokročilých nástrojů pro energetiku, se zvláštním důrazem na aplikační oblasti teplárenství a přenosových soustav. Výzkum staví na využití metod umělé inteligence a na synergii univerzálních přístupů napříč těmito odvětvími.

Klíčovým prvkem je úzká návaznost na reálné aplikační výzvy, které byly identifikovány ve spolupráci s předními průmyslovými partnery. Hlavním cílem WP7 je vývoj predikčního softwaru pro přesný odhad budoucích povětrnostních podmínek, jehož algoritmy najdou uplatnění při optimalizaci provozu tepláren a při řízení a stabilizaci přenosových soustav.

Jaký problém WP řeší a proč je to důležité?

Plánování výroby a distribuce tepla je neefektivní

Přenosové soustavě hrozí nestabilita a přetížení

Řešení napříč energetickými sektory jsou roztříštěná

Mezi akademickým výzkumem a praxí existuje propast

Příklady využití / aplikační oblasti a přínosy

Teplárenství

  • Přesné časo-prostorové meteorologické předpovědi
  • Optimalizace produkce a řízení tepláren

Přenosná soustava

  • Zvýšení pozorovatelnosti a zrobustnění technických modelů
  • Optimalizace bezpečného a spolehlivého provozu

Klíčové osoby

Ing. Martin Střelec, Ph.D.

Laboratoř pokročilých energetických systémů (LAPS), NTIS | FAV ZČU

Ing. Martin Střelec, Ph.D.

| NTIS-FAV ZČU

prof. Ing. Radek Škoda, Ph.D.

| CIIRC ČVUT

Zapojené instituce

Použité technologie a postupy

Dosažené a plánované výsledky

2027

Meteorologická předpověď pro teplárenskou síť Českých Budějovic s vysokou časovou frekvencí a místní granualitou

Grid Node Observer

2029

Stochastické zhodnocení a empirická evaluace meteorologické předpovědi a klíčových případů pro teplárenskou síť Českých Budějovic

Grid Consistency Checker

2031

AI a heuristické modely aplikované na meteorologickou předpověď pro teplárenskou síť s vysokou časovou frekvencí a místní granualitou

Deep nRAO