Description du projet
Prévoir à la fois l’énergie éolienne et l’énergie solaire
L’UE est impatiente de se verdir, mais l’intégration de l’énergie solaire et éolienne pose des problèmes aux systèmes énergétiques actuels. En effet, les méthodes existantes se concentrent sur la prévision de l’énergie éolienne ou solaire individuellement, négligeant la prévision conjointe. Cette lacune est due à l’hétérogénéité des données et aux silos de données isolés dans les fermes éoliennes et les centrales solaires photovoltaïques. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie (MSCA), le projet ANSWER a vu le jour, visant à développer un modèle de prédiction distribué pour la production combinée d’énergie éolienne et solaire. En fusionnant des modèles provenant de différentes sources et en utilisant une structure à deux niveaux, ANSWER promet d’encourager l’innovation et la collaboration dans le domaine de la recherche sur les énergies renouvelables. Cette initiative permet non seulement d’améliorer les capacités de prévision, mais aussi de s’aligner sur les objectifs ambitieux de l’UE en matière de climat.
Objectif
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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Programme(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2022-PF-01
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HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinateur
2800 Kongens Lyngby
Danemark