Descripción del proyecto
Predicción conjunta de la energía eólica y solar
La Unión Europea (UE) está ansiosa por volverse ecológica, pero integrar más energía eólica y solar causa problemas en los sistemas energéticos actuales. Eso se debe a que los métodos existentes predicen por separado la energía eólica y solar, subestimando la predicción conjunta. Este vacío se debe a la heterogeneidad de los datos y a los silos de datos de los parques eólicos y las centrales solares fotovoltaicas. Gracias al apoyo de las acciones Marie Skłodowska-Curie se puso en marcha el proyecto ANSWER, cuyo objetivo es desarrollar un modelo de predicción distribuido para la producción conjunta de la energía eólica y solar. Al combinar modelos de diferentes fuentes y utilizar una estructura de dos niveles, ANSWER promete favorecer la innovación y la colaboración en la investigación sobre energías renovables. Esta iniciativa no solo mejorará la capacidad de predicción, sino que además está en consonancia con los ambiciosos objetivos climáticos de la UE.
Objetivo
To achieve the European Union's green transition goal, solar photovoltaic (PV) and wind energy are widely adopted, which pose great challenges to the reliability and safety of existing energy systems. The state-of-the-art methods mainly concentrate on the prediction of a single energy form, either wind or solar. There is limited research on joint forecasting for wind-solar energy due to the challenges of data heterogeneity and data silos for different wind farms and solar PV plants. This project develops a heterogeneous distributed prediction model for joint wind-solar energy production (ANSWER), based on heterogeneous data sources at different wind farms and solar PV plants. A global model will be generated by the fusion of heterogeneous models from all wind farms and solar PV plants, coordinated by a central server. To achieve the research goal, this project proposes four work packages, including 1) development of model specifications, which use a two-level structure:client-level and server-level, 2) development of a generic seamless forecasting client model that supports multiple time-scale and -horizon prediction, 3) model aggregatioin for heterogeneous client models, and 4) model deployment and evaluation in a living lab for the robustness of the proposed ANSWER model. This proposal ANSWER specifies the resources needed for this project, including the quality and capacity of the host university, mentors, data, and experimental facilities. This project will enhance the scientific skills and innovation capability, expand research horizons, and establish research collaborations of the applicant. A two-way knowledge transfer approach in energy big data, distributed modeling and energy system analysis is proposed to ensure benefits between the applicant and the host university. The proposed model will make a significant contribution to the state of the art in renewable energy (wind and solar) production forecasting and the EU climate goals.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinador
2800 Kongens Lyngby
Dinamarca