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Power System Simulator based on Physics-Informed Neural Networks

Descrizione del progetto

Simulatore rivoluzionario delle dinamiche dei sistemi di alimentazione basato su reti neurali

Negli ultimi decenni, i simulatori dinamici dei sistemi di alimentazione hanno acquisito sempre maggiore importanza, poiché le approssimazioni convenzionali sono diventate rapidamente inadeguate allo scopo e richiedono tempi significativamente più lunghi per fornire risultati accurati a causa della maggiore complessità e sensibilità dei circuiti. Purtroppo, i difetti possono causare una propagazione più rapida dei fenomeni. La simulazione dei transitori elettromagnetici (EMT) è in grado di rilevarli con precisione, ma negli ultimi anni è diventata più lenta e computazionalmente più intensiva, poiché deve operare in mezzo a milioni di possibili scenari critici. Il progetto PINNSim, finanziato dal CER, mira a sviluppare un simulatore delle dinamiche dei sistemi energetici basato su reti neurali altamente modulare, scalabile e fino a 100 volte più veloce rispetto alle attuali alternative commerciali, riducendo notevolmente i tempi necessari per le valutazioni di stabilità.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2025-POC

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

DANMARKS TEKNISKE UNIVERSITET
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 134 000,00
Indirizzo
ANKER ENGELUNDS VEJ 101
2800 KONGENS LYNGBY
Danimarca

Mostra sulla mappa

Regione
Danmark Hovedstaden Københavns omegn
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

Beneficiari (2)

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