A smart grid is a modernized electrical grid that uses analog or digital information and communications
technology to gather and act on information in an automated fashion to improve the efficiency, reliability,
economics, and sustainability of the production and distribution of electricity.
Aim of the course is introducting students to the recent problems in modern energy systems, mathematic
modelling and optimization methods used to control electrical devices.
Last update: T_KTI (16.04.2015)
Inteligentní sítě (anglicky Smart grid) jsou silové elektrické a komunikační sítě, které umožňují regulovat výrobu a
spotřebu elektrické energie v reálném čase, jak v místním, tak v globálním měřítku. Jejím principem je interaktivní
obousměrná komunikace mezi výrobními zdroji a spotřebiči nebo spotřebiteli o aktuálních možnostech výroby a
spotřeby energie. Efektivní využití těchto zařízení vyžaduje pokročilé algoritmy, které jsou schopny dopředu
odhadnout množství vyrobené a spotřebované energie, naplánovat jednotlivá zařízení a pružně reagovat na změny
v reálném čase.
Aim of the course - Czech
Last update: RNDr. Jiří Fink, Ph.D. (01.05.2018)
Cílem předmětu je seznámit studenty se současnými problémy v energetice, s matematickým modelováním jednotlivých problémů a optimalizačními algoritmy používanými k jejich řešení.
Course completion requirements - Czech
Last update: RNDr. Jiří Fink, Ph.D. (01.05.2018)
Zkouška z probíraných témat nebo prezentace článků.
Literature -
Last update: RNDr. Jiří Fink, Ph.D. (01.05.2018)
Y. A. Çengel and A. J. Ghajar. Heat and mass transfer: fundamentals and applications. McGraw-Hill, 2011.
Çengel, Yunus A., and Michael A. Boles. Thermodynamics: An Engineering Approach. 7th ed. New York: McGraw-Hill, 2011.
Beale R. and Jackson T.: Neural Computing: An Introduction, IOP Publishing, Bristol and Philadelphia, 1990
Mitchell, M.: Introduction to genetic algorithms. MIT Press, 1996.
W. Saad, Z. Han, H. V. Poor and T. Basar, "Game-Theoretic Methods for the Smart Grid: An Overview of Microgrid Systems, Demand-Side Management, and Smart Grid Communications," in IEEE Signal Processing Magazine, vol. 29, no. 5, pp. 86-105, 2012.
K. Dvijotham, P. Van Hentenryck, M. Chertkov, M. Vuffray, S. Misra, Graphical Models for Optimal Power Flow, Proceedings of 22nd International Conference on Principles and Practice of Constraint Programming (CP 2016).
Last update: RNDr. Jiří Fink, Ph.D. (01.05.2018)
Y. A. Çengel and A. J. Ghajar. Heat and mass transfer: fundamentals and applications. McGraw-Hill, 2011.
Çengel, Yunus A., and Michael A. Boles. Thermodynamics: An Engineering Approach. 7th ed. New York: McGraw-Hill, 2011.
Beale R. and Jackson T.: Neural Computing: An Introduction, IOP Publishing, Bristol and Philadelphia, 1990
Mitchell, M.: Introduction to genetic algorithms. MIT Press, 1996.
W. Saad, Z. Han, H. V. Poor and T. Basar, "Game-Theoretic Methods for the Smart Grid: An Overview of Microgrid Systems, Demand-Side Management, and Smart Grid Communications," in IEEE Signal Processing Magazine, vol. 29, no. 5, pp. 86-105, 2012.
K. Dvijotham, P. Van Hentenryck, M. Chertkov, M. Vuffray, S. Misra, Graphical Models for Optimal Power Flow, Proceedings of 22nd International Conference on Principles and Practice of Constraint Programming (CP 2016).
Syllabus -
Last update: RNDr. Jiří Fink, Ph.D. (01.05.2018)
A smart grid is a modernized electrical grid that uses analog or digital information and communications technology to gather and act on information in an automated fashion to improve the efficiency, reliability, economics, and sustainability of the production and distribution of electricity.
One the main problems in Smart Grids is balancing energy production and consumption. In 20th century, the production of electricity was concentrated in a group of large power stations (mainly coal, nuclear or water) and these sources were designed to be able to control their output according to demands. However in recent years, the production from renewable energy sources (especially solar and wind) have been significantly increasing. These sources cannot be easily controlled and furthermore, their future output is hard to estimate. Therefore, devices and batteries are being developed to be able to plan their consumption according to the availability of the electricity network. Efficient usage of these devices requires advanced algorithms that can estimate production and consumption of energy, schedule each devices according to their possibilities and dynamically react on every event in real time.
Syllabus
Introduction: Discussion of recent problems in the area of Smart Grids which we will study during the semester
Mathematical modelling: Production and consumption of energy in distribution networks
Data prediction: Statistical methods, neural networks
Planning: Optimization methods based on linear and convex programming and evolutionary programming
Game theory, auction methods, Power Exchange
Thermodynamics and house heating
Electrical engineering and modelling of transmission networks
Entry requirements:
Basic knowledge of mathematical modelling and optimization, e.g. Optimization metods
Inteligentní sítě (anglicky Smart grid) jsou silové elektrické a komunikační sítě, které umožňují regulovat výrobu a spotřebu elektrické energie v reálném čase, jak v místním, tak v globálním měřítku. Jejím principem je interaktivní obousměrná komunikace mezi výrobními zdroji a spotřebiči nebo spotřebiteli o aktuálních možnostech výroby a spotřeby energie.
Jedním ze základních problémů v oblasti Smart grids je balancování výroby a spotřeby elektrické energie. Ve dvacátém století byla výroba elektřiny koncentrovaná v síti velkých elektráren (zejména uhelných, jaderných či vodních) a tyto zdroje byly navrženy tak, aby byly schopny regulovat svoji produkci podle aktuální spotřeby. V poslední době nastal prudký rozvoj obnovitelných zdrojů (především slunečních a větrných), které nejenže nejsou schopny regulovat svoji výrobu podle potřeby, ale navíc množství vyrobené elektrické energie je značně proměnlivé v čase a dopředu se velmi špatně odhaduje. Proto dochází k vývoji elektrických baterií a spotřebičů, které jsou schopny plánovat svoji spotřebu energie podle možností sítě. Efektivní využití těchto zařízení vyžaduje pokročilé algoritmy, které jsou schopny dopředu odhadnout množství vyrobené a spotřebované energie, naplánovat jednotlivá zařízení podle jejich možností a pružně reagovat na změny v reálném čase.
Sylabus
Úvod: seznámení se se současnými problémy v energetice
Matematické modelování: výroba a spotřeba energie v distribučních sítích
Predikce dat: statistické metody, neuronové sítě
Plánování: optimalizační metody založené na lineáním a konvexním programování a evolučním programování
Teorie her, aukční mechanismy a obchodování s energií na burzách
Termodynamika a vytápění budov
Elektrotechnika a modelování přenosových sítí
Přesná náplň bude záviset na počtu studentů, jejich znalostech, zkušenostech a zájmu.
Předpoklady: Základy matematického modelování a optimalizace (například Optimalizační metody)
