dr inż. Vishnu Suresh

Email: vishnu.suresh@pwr.edu.pl

---

Jednostka: Wydział Elektryczny » Katedra Podstaw Elektrotechniki i Elektrotechnologii

---

Jestem adiunktem w Katedrze Podstaw Elektrotechniki i Elektrotechnologii Politechniki Wrocławskiej. Moje badania dotyczą prognozowania i wspomagania decyzji w systemach elektroenergetycznych z udziałem odnawialnych źródeł energii. Łączę uczenie maszynowe z kwantyfikacją niepewności, optymalizacją i rzeczywistymi danymi pomiarowymi.

Obszary badawcze

• Prognozowanie probabilistyczne i kwantyfikacja niepewności dla fotowoltaiki, energetyki wiatrowej i zapotrzebowania na energię elektryczną
• Prognozowanie z wykorzystaniem uczenia głębokiego, w tym modeli LSTM, Transformer, PatchTST i modeli przestrzeni stanów
• Zarządzanie mikrosieciami i społecznościami energetycznymi, harmonogramowanie magazynów energii i usługi systemowe
• Ładowanie pojazdów elektrycznych i optymalizacja pracy sieci dystrybucyjnych
• Wybór lokalizacji farm fotowoltaicznych z wykorzystaniem GIS, wielokryterialnego wspomagania decyzji i uczenia maszynowego

Aktualne projekty badawcze

BalSun, program DAINA 3, Narodowe Centrum Nauki, kierownik projektu, 2025-2028. Projekt rozwija metody wyboru lokalizacji farm fotowoltaicznych przez połączenie GIS, wielokryterialnego wspomagania decyzji i uczenia maszynowego.

FlexBIT, Clean Energy Transition Partnership, wykonawca i kierownik zespołu ds. prognozowania, 2024-2027. Projekt dotyczy elastyczności i interoperacyjności systemów energetycznych, w tym metod prognozowania wspierających ich pracę.

Wybrane zakończone projekty

MINIATURA 6, Narodowe Centrum Nauki, kierownik projektu, 2022-2023. Projekt dotyczył weryfikacji w czasie rzeczywistym systemu zarządzania energią dla mikrosieci z odnawialnymi źródłami energii i magazynem energii.

MESH4U, ERA-Net Smart Energy Systems, kierownik zespołu ds. prognozowania, 2020-2023. Prace obejmowały metody prognozowania generacji fotowoltaicznej wykorzystane w przemysłowym demonstratorze magazynu energii.

Wirtualna elektrownia, Politechnika Wrocławska i TAURON Ekoenergia, wykonawca, 2018-2020.

Oprogramowanie badawcze

• Modele Transformer i PatchTST do godzinowego prognozowania mocy fotowoltaicznej
• Adaptacyjna inferencja konformalna niezależna od modelu do probabilistycznego prognozowania mocy fotowoltaicznej

Współpraca międzynarodowa

Moje doświadczenie międzynarodowe obejmuje staże badawcze w Center for Research on Microgrids na Aalborg University, pracę jako Adjunct Professor w VIT Chennai oraz działalność dydaktyczną i wspólne badania z University of Palermo.

Nagrody i wyróżnienia

Stypendysta Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego dla wybitnych młodych naukowców w 2026 r. oraz wielokrotny laureat wyróżnień Secundus Politechniki Wrocławskiej.

Profile naukowe i publikacje

Google Scholar | ORCID | Scopus | GitHub | Publikacje w bazie DONA

Gabinet: budynek D-1, pokój 205/5.

Wybrane publikacje
1	Artykuł 2026 Sylwia Baluta Vishnu S Suresh Milena Chmielowska, Lien Smeesters, Joanna Cabaj Improving clinical diagnostics and patient care through artificial intelligence and biosensor technologies. ACS Omega. 2026, vol. 11, nr 1, s. 82-99. ISSN: 2470-1343; 2470-1343 Zasoby:DOISFX
2	Artykuł 2026 Chandransh Singh, Sreenu Sreekumar, G Dileep, Vishnu S Suresh Rahul Satheesh, A robust decomposition-denoising deep learning framework with dynamic intraperiod ramping for cost-effective balancing market operation. Applied Soft Computing. 2026, vol. 195, art. 115049, s. 1-49. ISSN: 1568-4946; 1872-9681 Zasoby:DOISFX
3	Artykuł 2026 Vishnu S Suresh Model-agnostic, probabilistic, hour-ahead solar PV forecasting using adaptive conformal inference. Energies. 2026, vol. 19, nr 6, art. 1495, s. 1-24. ISSN: 1996-1073 Zasoby:DOISFX
4	Artykuł 2026 Vishnu S Suresh Josep M Guerrero, A non-parametric adaptive conformal inference based probabilistic hour-ahead solar PV power forecasting method. Scientific Reports. 2026, vol. 16, art. 11730, s. 1-14. ISSN: 2045-2322 Zasoby:DOISFX
5	Artykuł 2026 Kalsoom Bano Vishnu S Suresh Francesco Montana, Przemysław Janik Comparative evaluation of deep-learning and SARIMA models for short-term residential PV power forecasting. Energies. 2026, vol. 19, nr 8, art. 1991, s. 1-26. ISSN: 1996-1073 Zasoby:DOIURLSFX
6	Referat konferencyjny 2025 Vishnu S Suresh Tomasz Sikorski Gaetano Zizzo, Pierluigi Gallo, Hour-Ahead load forecasting for flexibility management in energy communities. W: 25th IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and 2025 IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe : (EEEIC 2025 & I&CPS) : 15-18 July 2025, Chania, Crete-Greece : conference proceedings / eds. Zbigniew Leonowicz, Erika Stracqualursi and Michał Jasiński. Danvers, MA : IEEE, cop. 2025. s. 1-5. ISBN: 979-8-3315-9516-6; 979-8-3315-9515-9 Zasoby:DOIURL
7	Artykuł 2025 Kalsoom Bano Vishnu S Suresh Przemysław Janik Comparative analysis of deep learning approaches for short-term solar PV power prediction = Analiza porównawcza metod głębokiego uczenia dla krótkookresowego prognozowania mocy instalacji. Przegląd Elektrotechniczny. 2025, R. 101, nr 10, s. 259-267. ISSN: 0033-2097; 2449-9544 Zasoby:DOI
8	Artykuł 2025 Fachrizal F Aksan Anna M Pawlica Vishnu S Suresh Przemysław Janik A comparative study of machine learning models for pv energy prediction in an energy community. Energies. 2025, vol. 18, nr 22, art. 5980, s. 1-17. ISSN: 1996-1073 Zasoby:DOISFX
9	Artykuł 2025 Vishnu S Suresh Benchmarking transformer variants for hour-ahead PV Forecasting: PatchTST with adaptive conformal inference. Energies. 2025, vol. 18, nr 18, art. 5000, s. 1-26. ISSN: 1996-1073 Zasoby:DOIURLSFX
10	Artykuł 2025 Vishnu S Suresh Anshuman Swain, Josep M Guerrero, Mamba based adaptive conformal inference for probabilistic short-term load forecasting. Knowledge-Based Systems. 2025, vol. 328, art. 114222, s. 1-14. ISSN: 0950-7051; 1872-7409 Zasoby:DOIURLSFX
11	Artykuł 2025 Keerthana Sivamayilvelan, Elakkiya Rajasekar, Santhi Balachandran, Vishnu S Suresh Building explainable artificial intelligence for reinforcement learning based debt collection recommender system using large language models. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2025, vol. 159, part A, art. 111622, s. 1-13. ISSN: 0952-1976; 1873-6769 Zasoby:DOIURLSFX
12	Artykuł 2025 Fachrizal F Aksan Vishnu S Suresh Przemysław Janik PV generation prediction using multilayer perceptron and data clustering for energy management support. Energies. 2025, vol. 18, nr 6, art. 1378, s. 1-16. ISSN: 1996-1073 Zasoby:DOISFX
13	Artykuł 2025 Anushalini Thiyagarajan, Vishnu S Suresh A deep learning model using transformer network and expert optimizer for an hour ahead wind power forecasting. IEEE Access. 2025, vol. 13, s. 33935-33955. ISSN: 2169-3536 Zasoby:DOIURLSFX
14	Artykuł 2024 Fachrizal F Aksan Vishnu S Suresh Przemysław Janik Optimal capacity and charging scheduling of battery storage through forecasting of photovoltaic power production and electric vehicle charging demand with deep learning models. Energies. 2024, vol. 17, nr 11, art. 2718, s. 1-22. ISSN: 1996-1073 Zasoby:DOISFX

Wszystkie publikacje pracownika