Projekt „Opracowanie zintegrowanego narzędzia bazującego na metodach programowania matematycznego i uczenia maszynowego umożliwiającego przedsiębiorstwom optymalizację procesu zakupu, wykorzystania produkcji własnej i magazynowania energii elektrycznej, przyjmując jako kryterium optymalizacji minimalizację kosztów energii”.

Przedmiotem projektu jest przeprowadzenie prac B+R prowadzących do opracowania narzędzia umożliwiającego przedsiębiorstwom optymalizację procesu zakupu, wykorzystania produkcji własnej i magazynowania energii elektrycznej. Zbudowane narzędzie bazować będzie koncepcyjnie na dwóch kategoriach metod wykorzystywanych w procesach podejmowania decyzji, tj. uczenia maszynowego oraz programowania matematycznego. Metody uczenia maszynowego zostaną wykorzystane do prognozowania cen energii elektrycznej, jej produkcji z własnych źródeł (np. PV, wiatr) oraz prognozowania profili zużycia energii elektrycznej. Wyniki modeli wykorzystujących uczenie maszynowe zostaną wykorzystane jako parametry wejściowe do modelu optymalizacyjnego (razem z pozostałymi parametrami techniczno-ekonomicznymi magazynu energii, źródeł wytwórczych itp.) zbudowanego z wykorzystaniem metod programowania matematycznego. Jako kryterium optymalizacji zostanie przyjęta minimalizacja kosztów pozyskania energii elektrycznej. W ramach projektu zbudowane narzędzie zostanie zweryfikowane i przetestowane na studiach przypadków. W projekcie przewidziane są również prace przedwdrożeniowe.

Opracowane narzędzie umożliwi uzyskanie następujących rezultatów:

1. Prognoz produkcji energii ze źródeł wytwórczych, cen energii i zapotrzebowania na energię elektryczną;
2. Zoptymalizowanych harmonogramów zakupu energii elektrycznej, wykorzystania produkcji własnej, ładowania i rozładowania magazynów;
3. Kosztów całkowitych i godzinowych pozyskania energii elektrycznej w przedsiębiorstwie.

Grupą docelową opracowanego narzędzia są przedsiębiorstwa przemysłowe i usługowe zużywające powyżej 10 MWh/miesiąc, zainteresowane redukcją kosztów pozyskania energii elektrycznej z wykorzystaniem magazynów energii i własnych źródeł wytwórczych.

Wartość projektu: 5 959 124,26 zł
Dofinansowanie: 4 689 045,08 zł

Projekt „Opracowanie zautomatyzowanego narzędzia wspierającego decyzje kierowcy w zakresie optymalnego wyboru stacji ładowania samochodu elektrycznego, wykorzystującego metody programowania matematycznego oraz uczenia maszynowego”.

Przedmiotem projektu jest przeprowadzenie prac B+R prowadzących do opracowania zautomatyzowanego narzędzia wspierającego użytkowników pojazdów elektrycznych w procesie wyboru optymalnych stacji i czasu ładowania samochodu z punktu widzenia potrzeb i wymagań kierowców. Narzędzie będzie bazować na integracji dwóch metod badawczych: (i) programowania matematycznego (w obszarze optymalizacji) oraz (ii) uczenia maszynowego (w obszarze prognozowania). Wybrane metody uczenia maszynowego zostaną wykorzystane do predykcji wiarygodnego zasięgu samochodu elektrycznego w zmiennych warunkach, uwzględniających m.in. temperaturę otoczenia, styl jazdy, profil trasy oraz informacje o włączonych w pojeździe systemach i stanie naładowani baterii. Wyniki modelu wykorzystującego uczenie maszynowe zostaną wykorzystane jako parametry wejściowe do modelu optymalizacyjnego, bazującego na metodach programowania matematycznego. Zadaniem tego modelu będzie dobór stacji ładowania oraz harmonogramowanie ładowania dla ustalonej, wieloetapowej trasy przemieszczania się pojazdu. Rozwiązanie optymalne będzie uwzględniać wiele kryteriów (optymalizacja wielokryterialna), związanych przede wszystkim z kosztami i czasem ładowania. W ramach projektu zbudowane zostanie zintegrowane narzędzie, które w toku prowadzonych prac B+R zostanie zweryfikowane i przetestowane. W projekcie przewidziane są również prace przedwdrożeniowe.

Opracowane narzędzie umożliwi uzyskanie następujących rezultatów:

1. Prognoza zasięgu pojazdu elektrycznego uwzględniająca zmieniające się uwarunkowania.
2. Wybór stacji i czasu ładowania pojazdu z uwzględnieniem trasy podróży i preferencji kierowcy.
3. Całkowite koszty i czas ładowania pojazdu elektrycznego.

Grupą docelową produktu projektu są indywidualni użytkownicy (kierowcy) pojazdów elektrycznych.

Wartość projektu: 5 987 303,97 zł
Dofinansowanie: 4 863 651,32

Projekt „Narzędzie informatyczne wspierające proces decyzyjny wykonania projektu integracji OZE z podziemnym magazynem gazu w kawernach solnych”.

Przedmiotem projektu jest opracowanie narzędzia informatycznego służącego do wspierania procesów decyzyjnych w obszarze projektów integrujących instalacje wykorzystujące odnawialne źródła energii z podziemnymi magazynami gazu w kawernach solnych. W ramach projektu realizowane są następujące prace badawczo-rozwojowe:

1. Opracowanie koncepcji i struktury modelu szacowania inwestycji w magazynowanie i infrastrukturę oraz rekomendacji działania na rynku energii.
2. Opracowanie modelu matematycznego zintegrowanego systemu opartego na sieci gazu ziemnego i sieci energii elektrycznej, uwzględniającego dwukierunkową konwersję energii.
3. Opracowanie modułu służącego do doboru urządzeń i oceny ich wpływu na pracę zintegrowanej sieci gazu ziemnego i sieci elektroenergetyczne.
4. Weryfikacja opracowanych modeli matematycznych zaimplementowanych w stworzonym narzędziu informatycznym wspierającym proces decyzyjny wykonania projektu integracji OZE z podziemnym magazynem gazu w kawernach solnych.
5. Implementacja opracowanych modeli do aplikacji informatycznej.

Rezultatem projektu będzie aplikacja informatyczna umożliwiająca ocenę różnych scenariuszy integracji OZE z podziemnym magazynem gazu w kawernach solnych.

Projekt jest finansowany przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju oraz przez Polskie Górnictwo Naftowe i Gazownictwo w ramach Wspólnego Przedsięwzięcia INGA (Numer naboru: 4/4.1.1/2019 projekt nr: POIR.04.01.01-00-0041/19).

Projekt jest realizowany w konsorcjum naukowo-badawczym. Liderem projektu jest Politechnika Krakowska a konsorcjantem merytorycznym Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energiią PAN. Partnerem przemysłowym jest PGNiG oraz przedsiębiorstwo TwinIO Energy Sp. z o.o.

Projekt rozpoczął się w październiku 2021 r. i będzie realizowany do końca września 2023 r.