Descripción del proyecto
Innovadora plataforma de optimización cruzada para redes de energía, datos y telecomunicaciones
Mientras que las telecomunicaciones y las redes de datos dependen de la energía para funcionar, las redes de energía requieren datos para un funcionamiento eficiente. Dicha relación de interdependencia es fundamental para el proyecto COALESCE, que fomentará el intercambio de experiencias y conocimientos entre profesionales de los sectores de la energía, los datos y las telecomunicaciones en los ámbitos académico e industrial. Este método colaborativo permitirá al proyecto aprovechar los conocimientos de diversas perspectivas para crear una plataforma de optimización cruzada completa y eficaz. La plataforma propuesta podría transformar la forma en que interactúan estas infraestructuras críticas optimizando la interacción entre las redes de energía y las de telecomunicaciones y datos, garantizando no solo el intercambio eficiente de datos sino también su sostenibilidad conjunta. COALESCE será el primer proyecto financiado por las acciones Marie Skłodowska-Curie que desarrolle una doble transición verde y digital en consonancia con las prioridades de la Unión Europea y los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas.
Objetivo
COALESCE aims to develop a cross-optimization platform that enables integrated operation and interplay between the energy grids and the data and telecommunication networks. Telecommunication and data networks need energy, while energy grids need data to operate efficiently. This project will develop a framework that will optimize the interplay between energy grids and telecommunications and data networks in a way that both the infrastructure pillars (energy and telecommunications) are jointly sustainable and efficient. Through the Staff Exchange program, we will be able to exchange expertise and know-how between energy, data and telecommunications sectors across both academia and industry.
We will assess how the proposed architecture performs by validating the framework against 4 use case scenarios;
a) To investigate optimization algorithms for energy efficiency under simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) will be investigated in a local energy system context for a wireless sensor network.
b) To develop a novel framework for predicting and validating trading optimization strategies for in-house energy asset management, considering battery storage, flexible domestic demand, windfarm, solar cells etc,. using neural network and transfer learning-based models; while maintaining sustainable and secure exchange of data and user (or individual residence) portfolio.
c) To design novel set of measurement methodologies for the characterization of 5G/6G RAN's energy consumption and open data sets for analysis, parametric models of the energy consumption transfer function for the uplink and downlink and generative neural network models of the energy transfer function for the uplink and downlink.
d) To formulate joint data-energy-transportation robust/stochastic optimization algorithms considering computational load flexibility, intermittent energy generation and storage and multi-agent learning algorithms for collaborative e-transportation and SLES.
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.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
- ingeniería y tecnologíaingeniería eléctrica, ingeniería electrónica, ingeniería de la informacióningeniería electrónicasensores
Para utilizar esta función, debe iniciar sesión o registrarse
Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-TMA-MSCA-SE - HORIZON TMA MSCA Staff ExchangesCoordinador
X91 K0EK Waterford
Irlanda