Projektbeschreibung
Erneuerbare Energien für starke Stromnetze
Eine erfolgreiche grüne Energiewende ist abhängig von der Integration erneuerbarer Energiequellen in das Stromnetz. Solarenergie, Windenergie und Wasserkraft sind jedoch anfällig für mikroklimatische Bedingungen. Ihre Erzeugungskapazität schwankt je nach Wetterlage, was die Integration dieser erneuerbaren Energiequellen erschwert. Diese Herausforderungen wird das EU-finanzierte Projekt RESPONDENT angehen, indem es auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen gestützte Algorithmen für die Stromerzeugung und die Energie-Nachfragevorhersage entwickelt. Zusätzlich zu den Modellen für die Energieumwandlung aus erneuerbaren Energien werden im Rahmen des Projekts Wetterdaten aus dem Weltraum (Copernicus-Erdbeobachtungsprogramm), standortspezifische Wetterdaten und multiphysikalische Modelle berücksichtigt. Darüber hinaus wird RESPONDENT Galileo-fähige Phasenmessgeräte bauen, um die elektrischen Signale des Netzes präzise und synchronisiert messen zu können.
Ziel
Renewable Energy Sources Power FOrecasting and SyNchronisation for Smart GriD NEtworks MaNagemenT.
Renewable energy sources (RES) play a major role to the EU’s aspiration to transform to a climate-neutral economy. Their integration into the power grid is pivotal to the green transition and to the decarbonisation of the energy sector. However, as the most commonly used RES (solar, wind and hydropower) are also weather-dependent, their power generation capacity varies according to the local microclimatic conditions. This power production variability makes RES difficult to integrate into the power grid and to provide seamless, stable and secure amounts of power. On the other hand, power demand also affects the power grid operation, since there must always be a supply/demand balance in the power grid. Grid power imbalances can cause frequency fluctuations and other unwanted transient phenomena, which can compromise grid stability and operation. For that matter, advanced grid monitoring techniques have been developed, employing phasor measurement units (PMUs) to measure the electrical signals in a precise and synchronised way, based on a reliable timing reference. Yet, currently, no Galileo-based applications on PMU timing exist.
In the above framework, RESPONDENT comes to address the challenges of RES power generation forecasting, demand forecasting and smart power grid monitoring and supply/demand balancing. An AI/ML RES power generation forecasting algorithm is proposed, exploiting both Copernicus EO and site-specific weather data, along with renewable energy power conversion models. Furthermore, an AI/ML – multiphysics model for power demand of certain communities is also developed. Lastly, RESPONDENT will build a Galileo-enabled PMU and develop a monitoring module, in order to test and verify the advantages offered from the Galileo timing and synchronization services in smart grid monitoring, power balancing and overall operation.
Wissenschaftliches Gebiet
- engineering and technologyenvironmental engineeringenergy and fuelsrenewable energysolar energy
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectrical engineeringpower engineeringelectric power transmission
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-IA - HORIZON Innovation ActionsKoordinator
15341 Athina
Griechenland
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).