Järgmise põlvkonna kaugküte: jätkusuutlikkuse suurendamine mitmetasandiliste energiakaskaadide ja detsentraliseeritud taastuvenergiaallikate kaudu
Liikmed: Igor Krupenski, Andrei Dedov, Janita Andrijevskaja, Kertu Lepiksaar, Anna Volkova, Sreenath Sukumaran, Aleksandr Hlebnikov, Kadri Männasoo, Mohd Basit Wani, Janika Laht, Dabrel Prits, Hesham Abed Al-Same' Jamil Ali, Ivan Sukhanov
Aeg: 2025 - 2029
Selle projekti põhieesmärk on pakkuda teaduslikku alust üleminekuks praeguselt kõrgtemperatuuriliselt kaugküttevõrgult energiatõhusale ja erinevate temperatuuriastmetega kaugküttevõrgule. Uudses süsteemis rakendatakse energiakaskaade, mille erinevatel tasanditel on erinevad soojuskandja temperatuurid, nii et kaskaadi järgmise tasandi pealevoolus saab kasutada eelmise tasandi tagasivoolu. See võimaldab langetada temperatuure kaugküttevõrgus ja integreerida süsteemi taastuvenergia allikaid, lisaks vähenevad ka kaod kaugküttevõrgus. Projekti idee keskendub väikeste, üle linna jaotunud madalatemperatuuriliste (4. ja 5. põlvkonna) kaugkütte- ja jahutusvõrkude ühendamisele kaugküttevõrgu ja elektrisüsteemiga. Selle kontseptsiooni põhielement on kolmetasandiline soojuskaskaad, kus määravateks teguriteks on võrgus asuvate hoonete nõutav temperatuuritase ning kus kasutatakse vastavalt kaskaadi astme temperatuuritasemele sobivaid kütusevabasid taastuvenergia- ja heitsoojuse allikaid.
Tekstilised, funktsionaalsed ja muud kõrge dimensionaalsusega andmed ökonomeetrias: Uued mudelid, meetodid ja rakendused
Liikmed: Miina Hõbenael, Heili Hein-Sula, Kadri Männasoo
Aeg: 2022 - 2026
Projekti eesmärgiks on arendada meetodeid ja nende rakendusi kõrge dimensionaalsusega, kompleksete andmete kasutamiseks statistikas, ökonomeetrias ning algoritmilistes analüüsides. Pearõhk on mittestruktureeritud andmete, sealhulgas tekstilise informatsiooni, analüüsil ja rakendamisel tavapärase kvantitatiivse andmestiku täiendamiseks. Projekti tulemuste saavutamiseks integreeritakse meeskonna kompetentsid matemaatilise statistika, andme- ja arvutiteaduste ning ökonomeetria ja rakendusliku majandusteaduse valdkondades. Projekti keskseteks ülesanneteks on: (1) mittestruktureeritud andmete (sh tekstilise info) kaevandamine ja töötlemine; (2) statistiliste, arvutuslike-tehisintellekt ja ökonomeetrilise meetodite arendamine komplekssete andmete analüüsiks; (3) komplekssete andmete rakendused ökonomeetrias ja algoritmilistes analüüsides. Projekti peamisteks väljunditeks on tarkvaralised lahendused kompleksete andmete kaevandamiseks ja töötlemiseks ning metoodilised edasiarendused statistikas ja ökonomeetrias komplekssete andmete analüüsiks.
Optimaalne tasakaal tarbijate elektrikulude ja riigi energiasüsteemi ülalhoiu vahel
Liikmed: Kadri Männasoo, Igor Ahmedov, Einari Kisel
Aeg: 2025 - 2025
Innovatsioonitrepi kontseptsioon innovatsioonijuhtimise kvaliteedistandardi ISO56001 raamistikus
Liikmed: Kadri Männasoo
Aeg: 2024 - 2024
Innotrepi kontseptsiooni analüüs ja innovatsioonijuhtimise kvaliteedistandardile ISO56001 vastavuse hindamine.
Innovatsioonitrepp
Liikmed: Kadri Männasoo
Aeg: 2022 - 2022
Innovatsioonitrepp