Číslo projektu:
1/0490/23
Názov projektu:
Ekonomicky efektívne prediktívne riadenie microgridov
Grantová schéma:
VEGA
Typ projektu:
Výskumné projekty VEGA
Začiatok projektu:
01.01.2023
Koniec projektu:
31.12.2026
Zodpovedný riešiteľ za STU:
Michal Kvasnica
Zástupca zodpovedného riešiteľa:
Martin Klaučo
Riešitelia:
Tereza Ábelová, Peter Bakaráč, Kristína Fedorová, Matúš Furka, Juraj Holaza, Michaela Horváthová, Karol Kiš, Roman Kohút, Amirhosein Mosavi, Rudolf Trautenberger, Patrik Valábek, Marek Wadinger

Náplňou projektu, ktorý spadá do vednej oblasti automatizácia, je základný výskum v oblasti vývoja ucelenej koncepcie návrhu, syntézy a implementácie automatizovaného systému na ekonomicky efektívne riadenie lokálnych energetických sústav (microgridov), v ktorých je krytie vlastnej spotreby elektrickej energie z časti alebo úplne realizované pomocou vlastných výrobných zdrojov (často obnoviteľných zdrojov energie, akými sú solárne panely a veterné turbíny), doplnené o úložiská energie a točivé zdroje. Navrhovaný systém zabezpečí optimálne využitie jednotlivých aktívnych prvkov tak, aby bola maximalizovaná ekonomika prevádzky a boli minimalizované nežiadúce dopady na životné prostredie. Hlavnou výhodou navrhovaného riešenia oproti existujúcim prístupom je ucelenosť a koncepčnosť celého systému, kde jednotlivé moduly navzájom komunikujú a synergickým efektom zvyšujú ekonomickú rentabilitu celej sústavy.

Publikácie

2025

  1. R. KohútM. KlaučoM. Kvasnica: Unified carbon emissions and market prices forecasts of the power grid. Applied Energy, zv. 377, 2025.

2024

  1. D. Efremov – T. Haniš – M. Klaučo: Vehicle and Wheels Stability Defined Using Driving Envelope Protection Algorithm. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, str. 1–13, 2024.
  2. J. HolazaP. BakaráčJ. Oravec: Revisiting Reachability-Driven Explicit MPC for Embedded Control. European Journal of Control, zv. 78, str. 101019, 2024.   Zenodo
  3. M. KlaučoP. Valábek: Application of Machine Learning in Accelerating MPC for Chemical Processes. V 12th IFAC Symposium on Advanced Control of Chemical Processes, 2024.   Zenodo
  4. P. ValábekM. FikarM. Klaučo: Enhancing Closed-Loop Performance in Manufacturing Processes Using Universal Controller Tuning for Industrial Practice. V 12th IFAC Symposium on Advanced Control of Chemical Processes, str. 375–380, 2024.   Zenodo
  5. M. WadingerM. Kvasnica: Adaptable and Interpretable Framework for Anomaly Detection in SCADA-based industrial systems. Expert Systems with Applications, č. 123200, zv. 246, 2024.   Zenodo

2023

  1. T. ÁbelováK. FedorováM. Kvasnica: Optimization-Based Power Distribution Method for State-of-Charge Balancing of Battery Storage Systems. Editor(i): R. Paulen and M. Fikar, V Proceedings of the 24th International Conference on Process Control - Summaries Volume, Slovak Chemical Library, Slovak University of Technology in Bratislava, Radlinského 9, SK812-37, Bratislava, Slovakia, 2023.
  2. T. ÁbelováR. KohútK. FedorováM. Kvasnica: Risk-Aware Stochastic Energy Management of Microgrid with Battery Storage and Renewables. V IFAC World Congress 2023, Yokohama, Japan, 2023.   Zenodo
  3. K. FedorováT. ÁbelováM. Kvasnica: Dynamic Power Purchase Agreement. Editor(i): R. Paulen and M. Fikar, V Proceedings of the 2023 24th International Conference on Process Control, IEEE, Slovak University of Technology in Bratislava, Radlinského 9, 81237, Bratislava, Slovakia, 2023.   Zenodo
  4. K. Fedorová – Y. Jiang – J. Oravec – C. Jones – M. Kvasnica: A Generalized Stopping Criterion for Real-Time MPC with Guaranteed Stability. V 62nd IEEE Conference on Decision and Control, IEEE, Singapore, str. 4705–4710, 2023.   Zenodo
  5. R. KohútM. Kvasnica: Power Output Reconstruction of Photovoltaic Curtailment. Editor(i): R. Paulen and M. Fikar, V Proceedings of the 2023 24th International Conference on Process Control, IEEE, Slovak University of Technology in Bratislava, Radlinského 9, 81237, Bratislava, Slovakia, 2023.   Zenodo
  6. R. KohútE. PavlovičováK. FedorováJ. OravecM. Kvasnica: Real-Time Deep-Learning-Driven Parallel MPC. V 62nd IEEE Conference on Decision and Control, IEEE, Singapore, 2023.   Zenodo
  7. P. ValábekM. Klaučo: Generation of MPC-like Explicit Control Laws with Reinforcement Machine Learning. Editor(i): R. Paulen and M. Fikar, V Proceedings of the 24th International Conference on Process Control - Summaries Volume, Slovak Chemical Library, Slovak University of Technology in Bratislava, Radlinského 9, SK812-37, Bratislava, Slovakia, 2023.   Zenodo

Riešitelia


Zodpovednosť za obsah: prof. Ing. Michal Kvasnica, PhD.
Posledná aktualizácia: 29.04.2022 8:15
Facebook / Youtube

Facebook / Youtube

RSS