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Joint Optimization of Data and Energy Networks for digitizing Sustainable Communities

Description du projet

Une plate-forme innovante d’optimisation croisée pour les réseaux d’énergie, de données et de télécommunications

Si les réseaux de télécommunications et de données dépendent de l’énergie pour fonctionner, les réseaux d’énergie ont, à leur tour, besoin de données pour opérer efficacement. Cette relation d’interdépendance sera au cœur du projet COALESCE, qui favorisera le partage d’expertise et de connaissances entre les professionnels des secteurs de l’énergie, des données et des télécommunications, tant dans le monde universitaire qu’industriel. Cette approche collaborative permettra au projet de tirer parti de perspectives diverses pour créer une plateforme d’optimisation croisée complète et efficace. La solution proposée aura le potentiel de transformer la façon dont ces infrastructures critiques interagissent en optimisant les échanges entre les réseaux d’énergie et les réseaux de télécommunications/données, garantissant non seulement le partage efficace d’informations, mais aussi leur durabilité conjointe. COALESCE sera le premier projet financé par le programme MSCA à développer une double transition verte et numérique en accord avec les priorités de l’UE et les objectifs de développement durable des Nations unies.

Objectif

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.

Coordinateur

SOUTH EAST TECHNOLOGICAL UNIVERSITY
Contribution nette de l'UE
€ 386 400,00
Adresse
CORK ROAD CAMPUS WATERFORD
X91 K0EK Waterford
Irlande

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Région
Ireland Southern South-East
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée

Participants (6)

Partenaires (3)