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NETOPT

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Modeling and forecasting supply networks using functional time series and mathem...

Modeling and forecasting supply networks using functional time series and mathematical programming In NETOPT, we will develop an innovative high-frequency forecasting model that analyses complex spatial and temporal dynamics in large-scale networks under demand and supply constraints. Using supply networks as an example, NETOPT... ver más

31/08/2024

TUB

Presupuesto desconocido

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITAT BERLIN No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2024-08-31

HORIZON-MSCA-2021-PF-01-01: MSCA Postdoctoral Fellowships 2021 ExpectedOutcome:

I+D

Cerrada hace 3 años

0% 100%

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

Participantes

TUB

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Duración del proyecto: 23 meses Fecha Inicio: 2022-09-01
Fecha Fin: 2024-08-31

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITAT BERLIN No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto In NETOPT, we will develop an innovative high-frequency forecasting model that analyses complex spatial and temporal dynamics in large-scale networks under demand and supply constraints. Using supply networks as an example, NETOPT aims to model and forecast large-scale network flows using a Functional Time Series (TS) and Mathematical Programming (MP) approach. The network model proposed in NETOPT can optimize decision planning and efficient scheduling by reducing financial and technical risks in transmission and distribution networks, such as gas and water networks. To demonstrate the practical effectiveness of our new approach, we will implement models to describe and predict hourly gas flows for several days ahead in the German high-pressure gas transmission network using real-world data. Efficient prediction and interpretation of the complex dynamics in transport and distribution networks is a crucial component of an intelligent decision support system that helps to reach the climate targets of the European Green Deal in a fair, cost-effective, and competitive way.

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