Analiza i prognoza szeregów czasowych z wahaniami sezonowymi
W ten nurt moich zainteresowań wpisuje się tematyka, którą zajmuję się od początku mojej pracy naukowej, tj. od roku 1994 – prognozowanie obciążeń systemów elektroenergetycznych. Problem ten jest kluczowy w sterowaniu i planowaniu pracy systemów elektroenergetycznych. Prognozy o różnym zasięgu terytorialnym i czasowym decydują o strategii inwestycyjnej i rynkowej przedsiębiorstw energetycznych i instytucji finansowych działających w sektorze wytwarzania, przesyłu i dystrybucji energii elektrycznej. Obowiązek wykonywania prognoz zapotrzebowania na moc i energię regulowany jest prawem energetycznym.
Read more: Analiza i prognoza szeregów czasowych z wahaniami sezonowymi
Klasyfikacja danych
Drugi nurt moich zainteresowań naukowych związany jest z konstrukcją klasyfikatorów.
W 2004 r. odbyłem staż w University of Pittsburgh Medical Center, gdzie zdobywałem doświadczenia w zakresie algorytmu identyfikacji akceptowalnych niezgodności na poziomie aminokwasów antygenów HLA, którego twórcą jest prof. R. Duquesnoy. Duquesnoy zaobserwował, że w wiązaniu przeciwciał i antygenów biorą udział tylko niektóre reszty aminikwasowe, które określił mianem energetycznych. Skupiska tych reszt na eksponowanej powierzchni molekuły Duquesnoy nazwał epletami. Wiele epletów reprezentuje krótkie ciągłe sekwencje reszt aminokwasowych, inne skupiają reszty odseparowane od siebie w strukturze pierwszorzędowej białka, lecz zgrupowane razem na powierzchni molekuły. Tak więc epitop i paratop zdefiniowane są przez niewielką liczbę polimorficznych reszt aminokwasowych leżących na powierzchni molekuły.
Optymalizacja kombinatoryczna i ciągła
Ten nurt moich zainteresowań naukowych związany jest z moją rozprawą doktorską [51] (promotorem pracy był dr hab. inż. W. Brzozowski prof. P.Cz.), która dotyczyła stochastycznych algorytmów optymalizacji globalnej: algorytmów ewolucyjnych (AE) i symulowanego wyżarzania (SW) w zastosowaniu do problemu ekonomicznego rozdziału obciążeń (ERO) na współpracujące w elektrowni i systemie elektroenergetycznym jednostki wytwórcze (JW). Zadanie obejmowało dobór składu JW, jak i rozdział obciążeń na JW w 24-godzinnym okresie optymalizacji. Pierwszy z tych problemów jest natury kombinatorycznej i polega na znalezieniu zbioru JW dla każdej chwili okresu optymalizacji. Drugi problem jest nieliniowym zadaniem optymalizacji ciągłej i polega na określeniu poziomów mocy wytwarzanej przez te jednostki. Celem jest minimalizacja całkowitych kosztów zmiennych wytwarzania powiększonych o koszty rozruchów JW w okresie optymalizacji. Rozwiązanie powinno spełniać narzucone ograniczenia techniczne i systemowe. W algorytmach optymalizacyjnych ograniczenia eliminowano stosując strategię naprawy rozwiązań niedopuszczalnych (losową lub deterministyczną) lub strategię z funkcją kary.
Selekcja cech
Selekcja cech jest kluczowym problemem w modelowaniu obiektów, procesów i zjawisk, istotnym w rozpoznawaniu obrazów, uczeniu maszynowym, eksploracji danych i w sztucznej inteligencji. Celem selekcji cech jest redukcja wymiaru wektora wejściowego (obrazu) poprzez znalezienie podzbioru cech (zmiennych) opisujących obiekt w najlepszy sposób i zapewniających najwyższą jakość modelu (np. klasyfikatora, aproksymatora). Cechy nie przenoszące informacji, nieistotne lub nadmiarowe zostają wyeliminowane. Spodziewanym rezultatem selekcji cech jest redukcja „przekleństwa wymiarowości”, poprawa dokładności i uproszczenie modelu, poprawa generalizacji, skrócenie czasu konstrukcji modelu oraz redukcja kosztu pozyskania danych.
Inne kierunki działalności naukowo-badawczej
- W początkowym okresie mojej pracy na Wydziale Elektrycznym Politechniki Częstochowskiej zajmowałem się optymalizacją mocy zamówionej przez odbiorców [70] oraz analizą ekonomiczną przedsiębiorstw energetycznych [71]. Prace prowadzone były pod kierunkiem prof. dr hab. inż. I. Dobrzańskiej.