top of page

VÝSKUM

PowereX sa aktívne podieľa na výskume zameranom na virtuálne elektrárne a vyspelé systémy v energetike.

Untitled design (4).png

Virtuálne energetické laboratórium

Naše virtuálne laboratórium je ideálnym nástrojom na porovnávanie výkonnosti jednotlivých zdrojov.

Porovnanie výkonnosti je účinná metóda na:

  • Štúdie výkonnosti na plánovanie energetických projektov

  • Vedecký výskum nových algoritmov pre inteligentné riadenie

Heading 1

Heading 1

Aby sme neustále mali prehľad o trhovom vývoji, miestnych nariadeniach a nových vynálezoch v efektívnom hospodárení s energiou, vytvorili sme virtuálne laboratórium BESS. Táto inovatívna platforma nám umožňuje preskúmať nové prístupy a vyladiť náš produkt tak, aby vyhovoval jedinečným požiadavkám každého miesta nasadenia, či už ide o fotovoltaiku, malé vodné elektrárne alebo iné prispôsobené nastavenia podľa potrieb našich zákazníkov. Pravidelne simulujeme a analyzujeme rôzne scenáre trhu s energiou, identifikujeme potenciálne riziká a optimalizujeme výkon pre čo najlepšie výsledky.

Nedávno zohralo naše laboratórium kľúčovú úlohu pri zisťovaní neefektívnych vzorcov nabíjania a vybíjania, čo viedlo k výraznému zníženiu ročných cyklov nabíjania a celkových prevádzkových nákladov systémov BESS.

NAŠE PATENTY:
NAŠE VEDECKÉ PUBLIKÁCIE:

1. M. Chudy, J. Bendik, M. Cenky, “Optimized Power Flows in Microgrids with and without Distributed Energy Storage Systems”, 2019 CIGRE, Grid of the Future Conference, Atlanta 3-6 Nov.

 

2. M. Trouilloud, M Chudy, “Electric Vehicle Charging Station Daily Load Analysis with a Randomized Algorithm”, INFORMS annual meeting 2019 Seattle, October 20-23

 

3. M Chudy, J Mwaura, D Walwyn, J Lalk, The effect of increased photovoltaic energy generation on electricity price and capacity in South Africa, AFRICON 2015, Addis Ababa, Ethiopia, 14-17 Sept. 2015

 

4. Gabriela Grmanová, Peter Laurinec, Viera Rozinajová, Anna Bou Ezzeddine, Mária Lucká, Peter Lacko, Petra Vrablecová, Pavol Návrat, Incremental ensemble learning for electricity load forecasting, 2016 Acta Polytechnica Hungarica 13, 97 – 117

 

5. Peter Laurinec, Mária Lucká, “Comparison of Representations of Time Series for Clustering Smart Meter Data”, roceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science 2016 Vol I  WCECS 2016, October 19-21, 2016, San Francisco, USA

 

6. Peter Laurinec, Mária Lucká, Clustering-based forecasting method forindividual consumers electricity load using timeseries representations, Open Comput. Sci. 2018; 8:38–50

 

7. Peter Laurinec, Marek Lóderer, Mária Lucká, Viera Rozinajová, Density-based unsupervised ensemble learning methods for time series forecasting of aggregated or clustered electricity consumption, Journal of Intelligent Information Systems volume 53, pages 219–239 (2019)

 

8. Tomáš Jarábek, Peter Laurinec, Mária Lucká, Energy load forecast using S2S deep neural networks with k-Shape clustering, 2017 IEEE 14th International Scientific Conference on Informatics, Poprad, Slovakia,

 

9. Peter Laurinec, Mária Lucká,  Interpretable multiple data streams clustering with clipped streams representation for the improvement of electricity consumption forecasting, Data Mining and Knowledge Discovery volume 33, pages 413–445 (2019)

 

10. Peter Laurinec, Marek Lóderer, Petra Vrablecová, Mária Lucká, Viera Rozinajová, Anna Bou Ezzeddine , Adaptive Time Series Forecasting of Energy Consumption Using Optimized Cluster Analysis, 2016 IEEE 16th International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW) Barcelona, Spain

 

11. Michal Chudy, Lynette Herbst, Jörg Lalk , Wind farms associated with flywheel energy storage plants, IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies, Europe , Istambul, Turkey 12-15 Oct. 2014

 

12. Morne Begemann, George Alex Thopil, Michal Chudy, Electricity load management potential based on the behaviour of consumers in the South African residential sector, 2017 IEEE AFRICON, Cape Town, South Africa, 18-20 Sept. 2017

 

13. J Veterníková, M Chudý, V Slugeň, M Eisterer, HW Weber, S Sojak, M Petriska, R Hinca, J Degmová, V Sabelová , Positron Annihilation Lifetime Spectroscopy Study of Neutron Irradiated High Temperature Superconductors YBa 2 Cu 3 O 7-δ for Application in Fusion Facilities, Journal of Fusion Energy volume 31, pages 89–95 (2012)

 

14. M Chudy, J Mwaura, Mitigation of CO2 emissions by optimizing energy storage capacity, 2016 IEEE PES PowerAfrica, Livingstone, Zambia, 28 June-3 July 2016

NAŠI VÝSKUMNÍ PARTNERI:
VEDECKÁ RADA POWEREX:

Dr. Jakub Ševcech

SwissRe

Dr Jonathan Mwaura

Docent, Northeastern University Khoury College of Computer Sciences

AKTUÁLNE PROJEKTY:
  • Stochastické samplovanie pre systémy inteligentného riadenia tokov energií z batérií.

bottom of page