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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Power System Simulator based on Physics-Informed Neural Networks

Descripción del proyecto

Revolucionario simulador de la dinámica de los sistemas eléctricos basado en redes neuronales

En las últimas décadas, los simuladores de la dinámica de los sistemas eléctricos han cobrado cada vez más importancia, ya que las aproximaciones convencionales se vuelven inadecuadas de manera rápida para la tarea y requieren lapsos de tiempo considerablemente más largos para proporcionar resultados precisos debido a la mayor complejidad y sensibilidad de los circuitos. Por desgracia, los fallos pueden hacer que los fenómenos se propaguen más rápido. La simulación transitoria electromagnética (EMT, por sus siglas en inglés) puede captarlos con precisión, pero en los últimos años se ha vuelto más lenta e intensiva desde el punto de vista computacional, ya que debe operar en medio de millones de posibles escenarios críticos. El equipo del proyecto PINNSim, financiado por el CEI, pretende desarrollar un simulador de la dinámica de sistemas eléctricos basado en redes neuronales que sea altamente modular, escalable y hasta cien veces más rápido que las alternativas comerciales actuales, lo que reduciría drásticamente el tiempo necesario para evaluar la estabilidad.

Objetivo

This proposal puts forward a first-of-its-kind power system dynamics simulator based on neural networks: PINNSim. PINNSim aims to deliver a highly modular and scalable tool that can be up to 100x faster than any commercial power system simulator. This means that PINNSim can perform a power system stability assessment in 30 minutes instead of 2 days.

We witness a dramatic shift from few large scale generators to millions of converter-based resources, such as solar, wind, batteries, and electric vehicles. Capturing the dynamic behavior of such a system is no longer possible with the conventional approximations. In case of fault, phenomena propagate much faster and an ElectroMagnetic Transient (EMT) simulation is necessary to accurately capture them. However, EMT is slow and computationally intensive. Uncertainty from solar and wind and the increased number of components requires the assessment of millions of critical scenarios so that power system operators eliminate blackout risk, and manufacturers design appropriate controllers for the safe operation of their equipment.

PINNSim leverages physics-informed machine learning and GPU acceleration to model power system components. Its key novelty lies in the method it interconnects individual neural networks to form a “system of neural networks” that performs simulations at much higher speeds. Through this funding, we aim to scale PINNSim to handle larger, more complex power systems and incorporate a user interface, creating a user-friendly simulator capable of addressing a wide range of power system operation challenges.

Our goal is to create a tool that will disrupt the power system simulation software landscape. We envision a library of component models based on neural networks, which can then be used in a plug’n’play fashion in PINNSim, similar to conventional simulators. If successful, PINNSim can naturally extend to almost any non-linear dynamic system such as robotics and biological systems.

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. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2025-POC

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

DANMARKS TEKNISKE UNIVERSITET
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 134 000,00
Dirección
ANKER ENGELUNDS VEJ 101
2800 KONGENS LYNGBY
Dinamarca

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Región
Danmark Hovedstaden Københavns omegn
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

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Beneficiarios (2)

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