Цей напрям досліджень присвячений фундаментальним дослідженням у галузі прикладних інформаційних технологій і слугує основою для забезпечення використання сучасних інформаційних технологій в інших напрямах досліджень ЦКК.
Завдяки тісній співпраці з іншими напрямками досліджень науковці збирають та обробляють великі масиви даних, які потім використовуються для вдосконалення математичних моделей, цифрових двійників, прогнозування, машинного навчання та оптимізації. Отримані дані перевіряються на відповідність показникам продуктивності реального обладнання, наявного в лабораторіях учасників ЦКК.
Основні напрямки:
- Розробка математичних моделей, що описують енергетичний баланс, планування виробництва електроенергії та розподіл ресурсів з урахуванням експлуатаційних та інфраструктурних обмежень. Моделі формулюються як задачі оптимізації (лінійні, нелінійні та багатокритеріальні), що стосуються розподілу навантаження, планування потужностей та компромісів між вартістю, надійністю та обсягами викидів.
- Застосування методів очищення, валідації, інтеграції та контекстного аналізу гетерогенних потоків даних з вимірювальної інфраструктури, систем управління та метеорологічних джерел. Це включає обробку напівструктурованих даних та часових рядів, що відповідає нашій наявній роботі з обробки напівструктурованого тексту та даних моніторингу, а також з автоматизованого збору інформації з відкритих джерел.
- Створення, трансформація та аналіз сховищ даних. Проєктування конвеєрів «Витягування, Перетворення та Завантаження» (Extract, transform, load – ETL) та структурованих сховищ даних для довгострокового зберігання й аналізу енергетичних часових рядів (споживання, виробництво, стан мережі), а також аналітичних інформаційних панелей для моніторингу в режимі реального часу.
- Моделі машинного навчання для прогнозування процесів. Налагодження, навчання та впровадження моделей машинного навчання (на основі регресії, ансамблевих методів та архітектур нейронних мереж) для прогнозування попиту та виробництва відновлюваної енергії, виявлення аномалій у поведінці енергомережі, а також прогнозування зносу та відмов обладнання.