Projektbeschreibung
Herausforderungen bei der Integration erneuerbarer Energien ins Licht rücken
Während die EU versucht, ihre ehrgeizigen Klima- und Energieziele zu erreichen, stellt die Integration erneuerbarer Energiequellen eine echte Herausforderung dar. Die europäischen Klima- und Energieziele erfordern eine leistungsfähige Integration erneuerbarer Energiequellen. Dadurch wird die betriebliche Flexibilität wichtiger denn je, um die Schwankungen und Unsicherheiten der Erzeugung erneuerbarer Energien zu bewältigen. Vor diesem Hintergrund besteht das Ziel des im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen finanzierten Projekts THINKPV darin, die Vorhersage der Photovoltaikerzeugung mithilfe der Entwicklung eines auf maschinellem Lernen basierenden probabilistischen Systems zu verbessern. Durch die Nutzung von Daten aus dem Verteilernetz wird mit dieser innovativen Lösung die Genauigkeit optimiert, die Integration großer Photovoltaikanlagen und die vorausschauende Instandhaltung unterstützt. Im Labor für elektrische Energiesysteme der Nationalen Technischen Universität Athen durchgeführte Betriebstest werden die Effektivität der Projektlösung für ein Photovoltaik-Betriebs- und Instandhaltungsunternehmen in Italien demonstrieren.
Ziel
The European Union policy for climate and energy imposes significant targets for a high integration of renewable energy sources in the period from 2020 to 2030. System operators have to deal with operational flexibility to respond to variability and to uncertainty of the renewable generation, ensuring the network reliability and security. While significant efforts have been made into the developing accurate forecasts, much work remains to integrate the forecasting in the electric system operations. The successful incorporation of forecasts into grid operation emerges as an important challenge. Accurate photovoltaic (PV) generation forecasts are major themes of the research roadmap of many international task forces, as Smart Grids SRA 2035 to support the flexibility increasing of the power systems. In this context, the project aims to support large scale integration of PV systems in countries with a high solar resource and a significant potential of small capacity PV systems such as Greece. The Institute of Communication and Computer Systems (ICCS) is the most important Hellenic research institute, committed to support Hellenic Electricity Distribution Network Operator S.A. (HENDO) that is dealing with a radical modernization of the existing network. The THINKPV project encourages the ICCS and its industrial partners to facilitate PV grid integration by the development of a probabilistic forecasting system based on machine learning, taking advantage of data that can be measured in the distribution network, in order to improve forecast accuracy compared to the state of art. The model will be assembled into a solar power forecasting system that will be operational at the Electric Energy Systems Laboratory (EESL) of the ICCS to operate directly with tools for simulating power system operations. A prototype of operational solar forecasting systems will be demonstrated for HENDO, providing also a training program for its efficiency and correct application.
Wissenschaftliches Gebiet
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectrical engineeringelectric energy
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
- engineering and technologyenvironmental engineeringenergy and fuelsrenewable energysolar energyphotovoltaic
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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MSCA-IF-EF-ST - Standard EFKoordinator
106 82 ATHINA
Griechenland