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Intelligent Grid Platform

The energy sector is going through a transformation from a one directional centralized system in which energy is produced by a limited number of big power plants into a highly decentralized ecosystem due to the introduction of sma... ver más

31/08/2019

ENVELIO GMBH

71K€

Presupuesto del proyecto: 71K€

Líder del proyecto

ENVELIO GMBH No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2019-08-31

EIC-SMEInst-2018-2020: SME instrument

I+D

Cerrada hace 7 años

0% 70% 100%

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1 Participantes

ENVELIO GMBH

50.00K€ | Lider

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Duración del proyecto: 4 meses Fecha Inicio: 2019-04-24
Fecha Fin: 2019-08-31

Líder del proyecto

ENVELIO GMBH No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 71K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The energy sector is going through a transformation from a one directional centralized system in which energy is produced by a limited number of big power plants into a highly decentralized ecosystem due to the introduction of small-scale renewable energies and the electrification of mobility. In this situation, power distribution grid operators’ current workflows and IT systems cause inconsistent data management which complicates their planning and operation activities. Therefore, essential grid planning and operation workflows involve significant manual input. As a result, e.g. the evaluation of a connection request for a single new wind turbine often takes multiple days. Additionally, Smart Grid Technologies cannot be used to their full extent to avoid curtailment of renewables in congestion management, and to substitute conventional expensive grid capacity expansions. We have developed the Intelligent Grid Platform (IGP), the only integral software solution using machine learning algorithms to allow grid operators to reduce their operational and network expansion investment costs by giving them the means to clean and connect their data, digitize and automate their grid planning and operation activities and to more easily integrate smart grid technologies to help their operation processes and avoid expensive network capacity extensions. As a result, they save time and engineering resources by up to 70% and reduce grid operation and expansion costs by 40% to 60%. In this project, we will advance the IGP applications for online gird operation.

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