Proizvodnja in distribucija električne energije se v zadnjem času soočata z velikimi spremembami. Proizvodnja se preusmerja iz klasičnih na obnovljive vire, poraba v nizkonapetostni mreži pa bo zaradi uvajanja električnih vozil znatno narasla. Povečevanje deleža obnovljivih virov energije in električnih vozil v zadnjih letih vnašata nepredvidljivost in variabilnost v distribucijska elektroenergetska omrežja, kar prinaša številne tehnične izzive na področju zagotavljanja zanesljivosti obratovanja. Zato je natančno poznavanja stanja distribucijskega omrežja prvi predpogoj za kakovostno upravljanje le tega. Za reševanje tega izziva smo se osredinili na razvoj ocenjevalnika stanja distribucijskega omrežja pri čemer smo posebno skrb namenili robustnosti in neobčutljivosti na prisotnost slabih meritev v vhodnih podatkih. Na podlagi algoritmov za numerično reševanje smo ovrednotili predlagane rešitve za različne konfiguracije meritev na referenčnih IEEE omrežjih, za katere smo razvili tudi model občutljivosti obravnavanih ocenjevalnikov stanja na majhne napake parametrov modela ter majhne napake meritev. V monografiji izdani pri založbi Springer smo opisali zasnovo in izvedbo trifaznega ocenjevalnika stanja, ki je primerna za distribucijska električna omrežja. Monografija spada med najbolj uporabljene publikacije (več kot 400 plačljivih prenosov v letu) na SpringerLink, ki zadevajo enega ali več ciljev Združenih narodov za trajnostni razvoj.
F.06 Razvoj novega izdelka
COBISS.SI-ID: 32983591Več članov programske skupine je habilitiranih na Mednarodni podiplomski šoli Jožefa Stefana (MPŠ), kjer so nosilci vrste predmetov in mentorji študentom na magistrskem in doktorskem študiju. Z novimi znanji, pridobljenimi v okviru raziskovalnega dela na domačih in mednarodnih projektih, dopolnjujemo vsebine posameznih predmetov ter jih tako preko pedagoške in mentorske dejavnosti prenašamo na podiplomske študente. Pod mentorstvom Mihaela Mohorčiča na MPŠ je leta 2019 doktorsko usposabljanje zaključil mladi raziskovalec Klemen Bregar z disertacijo "Modeliranje vplivov notranjih okolij na lokalizacijo z ultra-širokopasovnimi radijskimi signali", leta 2020 pa asistent Matevž Vučnik z disertacijo "Poenostavitev razvoja brezžičnih vgrajenih sistemov z uporabo stalne integracije", kateremu je bila somentorica Carolina Fortuna. V obdobju poročanja so bila v teku ali začeta naslednja mentorstva: - Mihael Mohorčič doktorskima študentoma Urošu Platiši in Gregorju Cerarju (mladi raziskovalec) ter magistrskemu študentu Ivanu Boškovu, - Aleš Švigelj doktroski študentki Tadeji Saje, - Andrej Hrovat doktorski študentki Teodori Kocevski, - Carolina Fortuna doktorskemu študentu in mlademu raziskovalcu Blažu Bertalaniču. Člani programske skupine so redno vabljeni tudi v komisije za ocenjevanje doktorskih tem, disertacij in zagovorov tako na MPŠ kot drugih domačih (npr. Fakuleteta za elektrotehniko Univerze v Ljubljani) in mednarodnih (npr. Trinity College Dublin) inštitucijah.
D.09 Mentorstvo doktorandom
COBISS.SI-ID: 300770816V letu 2019 smo uspešno zaključili evropski projekt NRG-5 iz druge faze projektov 5G-PPP, kjer smo sodelovali pri preučevanju primernosti komunikacijskega omrežja 5G za energetsko vertikalo, zlasti za zagotavljanje optimalnih komunikacij za storitve energetskega omrežja s stališča podpore masovni uporabi pametnih metrov in izredno nizkim zakasnitvam za storitve nadzora in lokalizacije napak. Sodelovali smo tudi v pilotnih postavitvah samodejne konfiguracije pametnih merilnih naprav za gostovanje v različnih omrežjih, kjer je zahtevana zanesljiva komunikacija z izredno nizkimi zakasnitvami. Ob zaključevanju projekta sta Carolina Fortuna z IJS in John Davies z British Telecoma so-uredila monografijo z naslovom "Internet of Things: From Data to Insight", ki je izšla pri priznani mednarodni založbi Wiley. Monografija združuje prispevke mednarodno priznanih strokovnjakov s področja, predvsem partnerjev projekta NRG-5, in obravnava celoten tehnološki sklad interneta stvari (IoT), od povezljivosti prek podatkovnih platform do študij primerov za končne uporabnike, dotakne pa se tudi iskanja ravnovesja med poslovnimi potrebami ter varnostjo in zasebnostjo podatkov. Poseben poudarek daje tehnologijam za obdelavo podatkov, ki preko dejanskega vpogleda in razumevanja omogočajo izboljšanje odločanja. Sem spadajo različne metode umetne inteligence, kot so obdelava podatkovnih tokov, metode globokega strojnega učenja in grafi znanja, pa tudi zagotavljanje interoperabilnosti podatkov ter vidiki njihove zasebnosti, varnosti in zaupanja. Monografija naslavlja tudi ustvarjanje in podporo ekosistemov interneta stvari, robno računalništvo, rudarjenje naborov senzorskih podatkov in črpanje podatkov iz množic.
C.01 Uredništvo tujega/mednarodnega zbornika/knjige
COBISS.SI-ID: 33305895Projekt dolgoročnih meritev s pomočjo lastno razvite 4-kanalne satelitske sprejemne postaje in modeliranja razširjanja radijskih signalov v frekvenčnih pasovih Ka in Q za Evropsko vesoljsko agencijo (ESA) smo podaljšali do leta 2020 in v tem času dosegli najvišjo razpoložljivost podatkov (99,6%) med vsemi skupinami, ki so se ukvarjale z meritvami signala s satelita Alphasat. S temi podatki smo razširili podatkovno bazo meritev za analizo slabljenja zaradi atmosferskih vplivov ter jih uporabili za modeliranje satelitskega radijskega kanala in za verifikacijo simulatorja, ki ga je razvilo luksemburško podjetje HiTEC. Z meritvami in rezultati analiz smo sodelovali v mednarodni Evropski eksperimentalni skupini ASAPE (Group of the AlphaSat Aldo Paraboni propagation Experimenters) in mreži ekspertov ASALASCA, ustrezno pripravljene podatke pa smo prispevali tudi v podatkovno bazo ITU-R.
F.16 Izboljšanje obstoječega informacijskega sistema/podatkovnih baz
COBISS.SI-ID: 13633027Algoritme sledenja žarkom smo implementirali na večjedrnih platformah in kot oddaljeno storitev v oblaku. Rešitev omogoča uporabo natančne deterministične karakterizacije radijskega okolja v telekomunikacijskih problemih, v katerih so računski viri na kraju samem preveč omejeni. Preko oddaljene storitve v oblaku je izračun radijskega okolja lahko dostopen širšemu krogu potencialnih uporabnikov, od razvijalcev različnih spletnih in mobilnih aplikacij do načrtovalcev brezžičnih omrežij in omrežnih operaterjev. Vzpostavili smo testno infrastrukturo v oblaku, razvili in testirali vse potrebne programske komponente, implementirali mehanizem za prevajanje in namestitev sistema ter izboljšali in razčlenili delovanje algoritmov za potrebe vzporednega izvajanja. Za potrebe hitrejšega in celovitega testiranja smo izdelali tudi samostojno aplikacijo Signal3D (http://e6.ijs.si/tools), ki poenostavlja izdelavo vhodnih modelov simulacije ter pretvorbo in prilagoditev parametrov že obstoječih geometrij.
F.11 Razvoj nove storitve
COBISS.SI-ID: 32211239