Simulační prostředí pro trénink AI v řízení bateriových úložišť

Velkokapacitní bateriová úložiště jsou klíčovým prvkem energetiky založené na obnovitelných zdrojích – vyrovnávají nesoulad mezi výrobou (vítr, slunce) a spotřebou. Řízení systému za stovky desítky nebo stovky milionů je ale komplexní inženýrská disciplína: musí se ekonomicky vyplatit, umět stabilizovat síť a zároveň minimalizovat degradaci baterií. Umělá inteligence má potenciál stát se takovým řídicím manažerem, k tréninku ale potřebuje realistické simulační prostředí – a to zatím chybí.

• Zmapujete moderní bateriové technologie a aktuální pravidla energetického trhu, na kterých bude simulace stavět.
• Zpracujete a připravíte reálná tržní a meteorologická data jako vstupní podklad pro model.
• Navrhnete a vytvoříte simulační prostředí s reálnými fyzikálními a ekonomickými pravidly (kompatibilní se standardem typu OpenAI Gymnasium) – ideální příležitost prohloubit si praktické dovednosti v Pythonu.
• Ověříte funkčnost celého prostředí nasazením referenčního řídicího algoritmu.

Získáte praktickou zkušenost s propojením energetiky, datové analýzy a vývoje prostředí pro strojové učení – kombinaci dovedností, po které je na trhu rostoucí poptávka. Výsledek vaší práce navíc nezůstane v šuplíku, ale stane se součástí živého výzkumného projektu.