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Multi-level approach for the up-scaling of ultra high temperature energy storage and conversion

Descripción del proyecto

Innovadora metodología de modelización para el futuro almacenamiento de energía

La rápida transición a las fuentes de energía renovables y su integración hacen necesario el desarrollo de soluciones novedosas y mejoradas de almacenamiento y conversión de energía. Sin embargo, estos avances también exigen planteamientos innovadores en la modelización y ampliación de estos sistemas de almacenamiento y conversión a altas temperaturas. El equipo del proyecto SHINE, que cuenta con el apoyo de las acciones Marie Skłodowska-Curie, desarrollará una metodología numérica exhaustiva para mejorar la producción y el almacenamiento de energía rentables y sostenibles a temperaturas ultraelevadas. Para lograr este objetivo, el equipo del proyecto utilizará código propio junto con «software» comercial, integrando modelos multifísicos, inteligencia artificial y soluciones de validación. El resultado final será decisivo para ampliar las soluciones de almacenamiento de energía renovable, a la vez que aportará conocimientos interdisciplinarios a los miembros del equipo del proyecto.

Objetivo

The growing interest for the integration of renewable energy sources, as solar energy, in the global energy mix, increases the need of developing of new methods that will assist on the up-scaling and demonstration of efficient energy storage and conversion technologies. In this regard, advanced modelling methods can be an indispensable tool towards this effort. SHINE aims at developing a holistic numerical methodology – by using in-house codes coupled with commercial software– that will boost the cost-efficient and sustainable electricity production and storage at unprecedented ultra-high temperatures (> 1000 oC). The stepping stone for the modelling activities will be a compact latent heat thermophotovoltaic device recently patented in UPM targeted for energy storage and production at ultra-high temperatures. The core components in such a device are the latent heat thermal energy storage system and the thermophotovoltaic device. The modelling methodology will integrate rigorous multi-physics models (fluid dynamics, heat transfer and optoelectronics) targeted at a component level into a reduced order model (ROM) by using multi-variable polynomial functions. Key in the proposed methodology is the validation of the rigorous models through in-house measurements at ultra-high temperatures that will be undertaken at the host organisation. Key as well is the production of the multi-variable polynomials through artificial neural networks that will be undetaken during the Secondment phase. The whole project is highly interdisciplinary because it integrates highly interrelated diverse disciplines (physics, engineering, optoelectronics, thermo- and fluid-dynamics, photovoltaics and thermal storage, and artificial intelligence-AI) as well as know-how from experiments is a single holistic approach. Once developed the ROM will be used to predict the whole system's performance as being part of a solar-to-heat-to-power and a power-to-heat-to-power concepts.

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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Coordinador

UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRID
Aportación neta de la UEn
€ 165 312,96
Dirección
CALLE RAMIRO DE MAEZTU 7 EDIFICIO RECTORADO
28040 Madrid
España

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Región
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
Sin datos

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