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GESTION FLEXIBLE DE LA RED DE DISTRIBUCION PARA LA MAXIMA DESCARBONIZACION MEDIA...

GESTION FLEXIBLE DE LA RED DE DISTRIBUCION PARA LA MAXIMA DESCARBONIZACION MEDIANTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EL RETO DE UNA ECONOMIA NEUTRA EN EMISIONES DE DIOXIDO DE CARBONO EN EUROPA CONDUCE A UN SISTEMA ENERGETICO CADA VEZ MAS INTEGRADO Y ELECTRIFICADO, CON UNA CRECIENTE INTERACCION ENTRE LOS DIFERENTES ACTORES DE LOS SECTORES ENERGET... ver más

01/01/2021

UPC

196K€

Presupuesto del proyecto: 196K€

Líder del proyecto

Universidad Politécnica de Cataluña No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 9

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01

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Participantes

UPC

Lider

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Líder del proyecto

Universidad Politécnica de Cataluña

Total investigadores 9

Presupuesto del proyecto 196K€

Descripción del proyecto EL RETO DE UNA ECONOMIA NEUTRA EN EMISIONES DE DIOXIDO DE CARBONO EN EUROPA CONDUCE A UN SISTEMA ENERGETICO CADA VEZ MAS INTEGRADO Y ELECTRIFICADO, CON UNA CRECIENTE INTERACCION ENTRE LOS DIFERENTES ACTORES DE LOS SECTORES ENERGETICOS. ESTO CONDUCE A UN SISTEMA ALTAMENTE DESCENTRALIZADO, QUE REQUIERE UN ALTO NIVEL DE COORDINACION Y FLEXIBILIDAD POR PARTE DE TODOS LOS PARTICIPANTES PARA GESTIONAR EL SISTEMA, CADA VEZ MAS COMPLEJO, Y OPTIMIZADO PARA QUE LAS EMISIONES DE GASES DE EFECTO INVERNADERO SEAN MINIMAS. POR LO TANTO, LA PROMOCION DE LOS RECURSOS ENERGETICOS RENOVABLES EN LOS SISTEMAS DE DISTRIBUCION ELECTRICA ES CRUCIAL PARA LA ESTRATEGIA DE LA TRANSICION ECOLOGICA. LA DIGITALIZACION ES CLAVE PARA VINCULAR A LOS DIFERENTES ACTORES EN UN SISTEMA ENERGETICO FIABLE, ASEQUIBLE Y LIMPIO. EN ESTE SENTIDO, LOS ACTORES DEL SISTEMA ESTAN MUY INTERESADOS EN APLICAR LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) PARA RESOLVER LOS RETOS ASOCIADOS DEBIDO A LA CAPACIDAD DE LA IA PARA IDENTIFICAR PATRONES Y PREVISIONES EN LOS DATOS Y APRENDER A HACERLO CON MAYOR PRECISION Y EFICACIA A LO LARGO DEL TIEMPO. SE TRATA DE UN CONJUNTO DE TECNICAS, MODELOS MATEMATICOS Y ALGORITMOS QUE PUEDEN EXTRAER INFORMACION DE GRANDES CANTIDADES DE DATOS, IDENTIFICAR PATRONES Y PREDECIR LAS PROBABILIDADES DE POSIBLES RESULTADOS DE SITUACIONES COMPLEJAS Y MULTIVARIABLES.ESTE PROYECTO SE CENTRA EN LAS APLICACIONES DEL APRENDIZAJE AUTOMATICO DE LA IA EN LOS AMBITOS DE LA DISTRIBUCION Y EL CONSUMO Y, EN PARTICULAR, EN SU ORIENTACION HACIA LA MEJORA DE LOS PROCEDIMIENTOS OPERATIVOS PARA ENCONTRAR EL FUNCIONAMIENTO OPTIMO QUE MINIMICE LAS EMISIONES DE DIOXIDO DE CARBONO Y MAXIMICE LA CAPACIDAD DE INTEGRATION DE LAS ENERGIAS RENOVABLES EN EL SISTEMA DE DISTRIBUCION. LOS MODELOS SE DESARROLLARAN MEDIANTE TECNICAS DE APRENDIZAJE FEDERADO QUE PERMITEN CONSTRUIR UNA ARQUITECTURA DE APRENDIZAJE AUTOMATICO BOTTOM-UP PARA COMPARTIR SOLO LOS DATOS ESENCIALES DEL MODELO Y GARANTIZAR LA SEGURIDAD Y PRIVACIDAD DE LOS DATOS. SE PROPONE UNA JERARQUIA DE SISTEMAS DE TRES NIVELES PARA EL FUNCIONAMIENTO DEL SISTEMA DE DISTRIBUCION, BASADA EN EL CONCEPTO DE AGREGACION DE MODELOS BOTTOM-UP.EL ENFOQUE DEL PROYECTO PROPUESTO DESARROLLA UNA EVALUACION CONCEPTO DE LA ARQUITECTURA DE APRENDIZAJE FEDERADO MEDIANTE SIMULACION. A CONTINUACION, SE LLEVARA A CABO LA VALIDACION DE LA ARQUITECTURA PROPUESTA EN UN ENTORNO DE LABORATORIO, DONDE SE EMULARAN LOS CONSUMOS Y LA GENERACION DE ENERGIA REALES, Y EN EL ULTIMO PASO, SE LLEVARA A CABO LA ORQUESTACION DEL SISTEMA PROPUESTO CON EL SISTEMA DE GESTION DE LA DISTRIBUCION Y EL ESCALADO. EL PROYECTO SE DIVIDE EN CUATRO PAQUETES DE TRABAJO, SIGUIENDO EL ENFOQUE MENCIONADO, AÑADIENDO UN PAQUETE DE TRABAJO RELACIONADO CON LA GESTION Y DIFUSION DEL PROYECTO.LOS RESULTADOS DE ESTE PROYECTO SERAN PROTOTIPOS Y ALGORITMOS DESARROLLADOS, PUBLICACIONES CIENTIFICAS EN CONGRESOS Y REVISTAS Y POSIBLES PATENTES. EL POTENCIAL DE EXPLOTACION DE LOS RESULTADOS SERA LA INDUSTRIALIZACION DE LAS PATENTES Y PROTOTIPOS, ASI COMO OTRAS PROPUESTAS DE PROYECTOS DE INVESTIGACION E INNOVACION PARA ELEVAR EL TRL DE LAS SOLUCIONES PROPUESTAS.

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