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