Objetivo 5

Aprendizaje máquina aplicado a microrredes, vehículos eléctricos y gestión energética

 

 

Hito 5.1. Algoritmos de predicción para recurso renovable en microrredes

Tareas a desarrollar

  • Análisis del estado del arte en técnicas de predicción de generación de energía renovable (fotovoltaica y eólica) y su aplicación a microrredes
  • Desarrollo e implementación de algoritmos y herramientas de predicción de generación fotovoltaica a corto y muy corto plazo mediante técnicas de aprendizaje máquina
  • Desarrollo e implementación de algoritmos y herramientas de predicción de generación eólica a corto y muy corto plazo mediante técnicas de aprendizaje máquina

Participantes: grupos de investigación GHEODE e IMDEA-USE

Hito 5.2. Algoritmos de optimización para diseño y planificación de microrredes

Tareas a desarrollar

  • Análisis del estado del arte en optimización mediante técnicas de aprendizaje máquina de la programación y planificación de Energy Storage Systems en microrredes
  • Diseño y desarrollo de algoritmos de aprendizaje máquina para el posicionamiento óptimo de generación renovable en microrredes
  • Diseño y planificación de microrredes como sistemas aislados

Participantes: grupos de investigación GHEODE y GCP

Hito 5.3. Algoritmos de aprendizaje máquina para problemas relacionados con la incorporación de vehículos eléctricos en microrredes

Tareas a desarrollar

  • Análisis del estado del arte sobre el impacto de la inclusión de vehículos eléctricos en microrredes
  • Diseño y desarrollo de algoritmos de dimensionamiento y programación de carga y descarga de las baterías de los vehículos eléctricos y sus impacto en la microrred
  • Impacto de la predicción del recurso renovable en la programación de carga y descarga de vehículos eléctricos

Participantes: grupos de investigación GHEODE, IMDEA-USE y GCP

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