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Decision making methodologies for optimal design and operation of energy systems

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 en... ver más

31/12/2026

IST

173K€

Presupuesto del proyecto: 173K€

Líder del proyecto

INSTITUTO SUPERIOR TECNICO No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 2 Participantes

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2024-05-07

HORIZON-MSCA-2023-PF-01-01: MSCA Postdoctoral Fellowships 2023 ExpectedOutcome:Project results are expected to contribute to the following outcomes:

I+D

Cerrada hace 1 año

0% 100%

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2 Participantes

IST

172.62K€ | Lider

Mimotec SA

N.D. | Participante

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Duración del proyecto: 31 meses Fecha Inicio: 2024-05-07
Fecha Fin: 2026-12-31

Líder del proyecto

INSTITUTO SUPERIOR TECNICO No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 173K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto 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.

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