Opis projektu
Odnawialna energia wspomaga sieci energetyczne
Skuteczna ekologiczna transformacja zależna jest od integracji odnawialnych źródeł energii do sieci energetycznej. Jednakże panele słoneczne, energia wiatru i energia wody są bardzo wrażliwe na warunki mikroklimatyczne. Ich możliwości w zakresie wytwarzania energii różnią się zależnie od pogody. Właśnie ta zmienność sprawia, że odnawialne źródła energii tak trudno włączyć do sieci energetycznej. W związku z tym zespół finansowanego przez UE projektu RESPONDENT zajmie się tymi wyzwaniami, opracowując algorytmy wytwarzania mocy i prognozowania popytu oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym. Oprócz modeli konwersji mocy uzyskanej z energii odnawialnej członkowie projektu wezmą też pod uwagę dane dotyczące pogody uzyskane z przestrzeni kosmicznej (program obserwacji Ziemi Copernicus), danych o pogodzie właściwych dla danego miejsca oraz modeli wielofizycznych. Dodatkowo badacze stworzą jednostki zarządzania fazorem połączone z systemem Galileo, aby mierzyć sygnały elektryczne sieci w precyzyjny i zsynchronizowany sposób.
Cel
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.
Dziedzina nauki
- 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
Słowa kluczowe
Program(-y)
Temat(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-IA - HORIZON Innovation ActionsKoordynator
15341 Athina
Grecja
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.