Projektbeschreibung
Datenwissenschaft verbessert Vorhersagbarkeit erneuerbarer Energiequellen
Aus der Entwicklung der Datenwissenschaft sowie der zunehmenden Menge an gesammelten Daten eröffnen sich neue Möglichkeiten der Prognose von Energien aus erneuerbaren Quellen. Das EU-finanzierte Forschungsprojekt Smart4RES verfolgt das Ziel, das gesamte Modell und die Wertschöpfungskette der Vorhersage erneuerbarer Energien wesentlich zu verbessern, indem es die nächste Generation Prognosemodelle für erneuerbare Energieträger vorschlägt. Das Projekt wird sich auf die Verbesserung der Wettervorhersage konzentrieren, wobei der Schwerpunkt speziell auf den Bedürfnissen des Industriesektors der erneuerbaren Energiequellen liegt. Zum Einsatz werden sehr hochauflösende Wettervorhersagen und ein breites Spektrum von Daten aus verschiedenen geografischen Gebieten und Verhältnissen kommen. Gleichzeitig sollen auch die Anforderungen in Bezug auf den Datenschutz, die Privatsphäre und die Vertraulichkeit respektiert werden. Zu den Zielen von Smart4RES zählt die Bereitstellung außergewöhnlich genauer Prognosen, die bei Anwendungen wie zum Beispiel der Speicherverwaltung von erhöhtem Nutzen sind und den Netzbetrieb und die Teilnahme von Strom aus erneuerbaren Energiequellen an den Strommärkten unterstützen.
Ziel
The Smart4RES project aims to bring substantial performance improvements to the whole model and value chain in renewable energy (RES) forecasting, with particular emphasis placed on optimizing synergies with storage and to support power system operation and participation in electricity markets. For that, it concentrates on a number of disruptive proposals to support ambitious objectives for the future of renewable energy forecasting. This is thought of in a context with steady increase in the quantity of data being collected and computational capabilities. And, this comes in combination with recent advances in data science and approaches to meteorological forecasting. Smart4RES concentrates on novel developments towards very high-resolution and dedicated weather forecasting solutions. It makes optimal use of varied and distributed sources of data e.g. remote sensing (sky imagers, satellites, etc), power and meteorological measurements, as well as high-resolution weather forecasts, to yield high-quality and seamless approaches to renewable energy forecasting. The project accommodates the fact that all these sources of data are distributed geographically and in terms of ownership, with current restrictions preventing sharing. Novel alternative approaches are to be developed and evaluated to reach optimal forecast accuracy in that context, including distributed and privacy-preserving learning and forecasting methods, as well as the advent of platform-enabled data-markets, with associated pricing strategies. Smart4RES places a strong emphasis on maximizing the value from the use of forecasts in applications through advanced decision making and optimization approaches. This also goes through approaches to streamline the definition of new forecasting products balancing the complexity of forecast information and the need of forecast users. Focus is on developing models for applications involving storage, the provision of ancillary services, as well as market participation.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesdata science
- natural sciencesearth and related environmental sciencesatmospheric sciencesmeteorology
- engineering and technologyenvironmental engineeringenergy and fuelsrenewable energy
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringaerospace engineeringsatellite technology
- engineering and technologyenvironmental engineeringremote sensing
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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H2020-LC-SC3-2019-ES-SCC
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
75272 Paris
Frankreich