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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Renewable Energy Sources Power FOrecasting and SyNchronisation for Smart GriD NEtworks MaNagemenT

Descripción del proyecto

Las renovables impulsan las redes eléctricas

El éxito de la transición ecológica depende de la integración de las fuentes de energía renovables en la red eléctrica. Sin embargo, la energía solar, la eólica y la hidroeléctrica son vulnerables a las condiciones microclimáticas. Su capacidad de generación varía en función de las condiciones meteorológicas. Esta variabilidad dificulta la integración de las energías renovables. Ante este contexto, el equipo del proyecto RESPONDENT, financiado con fondos europeos, abordará estos retos mediante el desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para la generación de energía y algoritmos para la previsión de la demanda. Además de los modelos de conversión de energía renovable, tendrán en cuenta datos meteorológicos obtenidos desde el espacio (observación de la Tierra de Copernicus), datos meteorológicos específicos de lugares y modelos multifísicos. Además, en RESPONDENT se construirán unidades de medición fasorial compatibles con Galileo para medir las señales eléctricas de la red de forma precisa y sincronizada.

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-IA - HORIZON Innovation Actions

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-EUSPA-2021-SPACE

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Coordinador

FUTURE INTELLIGENCE EREVNA TILEPIKINONIAKON KE PLIROFORIAKON SYSTIMATON EPE
Aportación neta de la UEn
€ 438 375,00
Dirección
PATRIARXOU GRIGORIOU NEAPOLEWS
153 41 ATHINA
Grecia
Pyme
Sí
Región
Αττική Aττική Βόρειος Τομέας Αθηνών
Tipo de actividad
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Enlaces
Coste total
€ 626 250,00

Participantes (7)