Na základě Vaší poptávky nabízíme 1. fázi uplatnění genetického algoritmu pro řízení bateriového úložiště SAS ve Vašem výrobním závodě v Jeseníku.
V rámci zakázky bude algoritmus vyvinutý v pilotní instalaci v Omicích přepracován na připravované úložiště SAS. 

Základní funkce řízení budou:
- Na základě spotových cen energie, predikce spotřeby energie výrobního závodu a výroby energie v místních FV elektrárnách v hodinových krocích udávat povely k nabíjení a vybíjení.
- Řešení umožní zadávání plánu výroby (jaký typ výroby je plánován, počet směn pro jednotlivé dny, dovolené, víkendy / pracovní víkendy, svátky…)
- Časový krok řízení bude 1 hodina, současně bude připravené pro zkrácení kroku řízení na 15 minut.

Řešení představuje:
- Model bateriového úložiště
o	Předpokládáme sdružení úložišť na úrovni kontrolního hardware (AERS) tak, aby se navenek chovalo jednotně.           
oo	Jmenovitě jde o jednotné vykonávání povelů vzhledem k distribuční síti a ostatním prvkům 
oo	Očekáváme, že některé specifické situace plynoucí z fyzicky oddělených úložišť bude potřeba zohlednit při řízení.
o	Vytvoříme model chování úložiště dle dodaných parametrů a specifikace operačních stavů.
o	Model bude průběžně aktualizován na základě dat z provozu řízení.
o	Na základě modelu si bude řízení odhadovat vývoj SOC v čase.
o	Očekáváme nesrovnalosti v odhadu SOC a reálné dostupné energii, které budeme dle možností překlenovat SW prostředky.

- predikci spotřeby na základě plánu výroby,
o	Plán výroby bude předáván nebo zadáván ze strany Fenix .
o	Z historických dat provedeme analýzu závislosti spotřeb na spuštěných provozech v čase.
o	Na základě analýzy vytvoříme předpovědní mechanismus s učící zpětnou vazbou.

- Predikce FVE
o	Zajistíme předpověď osvitu pro danou lokaci.
o	Vytvoříme model chování FVE zdroje na základě specifikace instalovaného systému.
o	Na základě modelu a predikce osvitu bude řízení odhadovat vývoj dodávky energie z FVE.

- Nasazení řízení v Matlab
o	Nasadíme modifikovaný genetický algoritm