SYSTEMY SMART Green EnergY i modele biznesowe

"Collaborative Smart Grids" (CSG) to obiecująca koncepcja zbudowana w oparciu o technologie cyfrowe oraz struktury gospodarcze i organizacyjne, bezpośrednio związana z upodmiotowieniem konsumentów, promowaniem zmiany zachowań i zwiększoną współpracą pomiędzy wszystkimi zainteresowanymi stronami. CSG wymagają nowej wizji, ale także innowacyjnych modeli biznesowych i rozwoju technologii w zakresie produkcji, dystrybucji i zużycia energii, aby były one skuteczne i zrównoważone. Wielodyscyplinarna i wielowarstwowa koncepcja zawarta w SWW jest niezbędna, aby przyczynić się do tworzenia bardziej ekologicznych i inteligentnych systemów energetycznych w naszych społeczeństwach. SMARTGYsum - SMART Green Energy Systems and bUsiness Models - będzie szkolić 15 ESR przez 36 miesięcy, aby umożliwić realizację wizji inteligentnej energii, skupiając się na różnych technicznych i społeczno-ekonomicznych aspektach, które są zgodne z wymogami Systemu Elektroenergetycznego (EES) i CSG, zapewniając doskonałą podstawę do rozwoju ich przyszłej kariery w energoelektronice, inżynierii elektrycznej, naukach materiałowych, ICT, naukach o danych, ale także w identyfikacji łańcuch wartości energetycznych, finansach i inwestycjach, zarządzaniu rynkami energii, instrumentach ekonomicznych i politycznych, itp. W rezultacie powstanie sieć partnerów akademickich i przemysłowych ściśle współpracujących zgodnie z dającym się przenieść, interdyscyplinarnym i wielodyscyplinarnym podejściem, mającym na celu zwiększenie szans na zatrudnienie i możliwości rozwoju zawodowego ESR w sektorze publicznym i prywatnym, a także ich potencjału w zakresie prowadzenia innowacji, przedsiębiorczości i oddziaływania na społeczeństwo europejskie w perspektywie średnio- i długoterminowej. Umocowanie projektu przy Laboratorium LINTE^2 Politechniki Gdańskiej w pełni wpisuje się w jego potencjał oraz założenia i koncepcję efektywnego wykorzystania w skali międzynarodowej

Informacje szczegółowe

Akronim projektu:

SMARTGYsum

Program finansujący:

HORYZONT 2020

Instytucja:

Komisja Europejska

Porozumienie:

955614 z dnia 2021-05-05

Okres realizacji:

2021-10-01 - 2025-09-30

Kierownik zespołu badawczego:

prof. dr hab. inż. Ryszard Strzelecki

Realizowany w:

Wydział Elektrotechniki i Automatyki

Instytucje zewnętrzne biorące udział w projekcie:

Christian-Albrechts-Universitaet Zu Kiel (Niemcy)
CY Cergy Paris Université (Francja)
Universitá Commerciale Luigi Bocconi (Włochy)
Politechnika Warszawska (Polska)
Karlsruhe Institut für Technologie (Niemcy)
University of Extremadura (Hiszpania)
Aalborg University (Niemcy)
Tallinn University of Technology (Estonia)
Chernihiv National Technological University (Ukraina)
Siemens Industry Software SAS France (Francja)
Smart Energy Products and Services (Hiszpania)
Universitá degli Studi di Salerno (Włochy)
Universidade Nova de Lisboa (Portugalia)

Typ zgłoszenia:

Międzynarodowy Program Badawczy

Pochodzenie:

Projekt zagraniczny/międzynarodowy

Weryfikacja:

Politechnika Gdańska

Publikacje powiązane z tym projektem

wyników na stronę:
rok:
- zaznaczony Sortuj po rok od najnowszych
- Sortuj po rok od najstarszych
tytuł:
- zaznaczony Sortuj po tytuł A-Z
- Sortuj po tytuł Z-A
cytowania:
- Sortuj po cytowania malejąco
- Sortuj po cytowania rosnąco

Filtry

wszystkich: 3

Rok 2024

Advancing Solar Energy: Machine Learning Approaches for Predicting Photovoltaic Power Output
Publikacja
- Rok 2024
This research is primarily concentrated on predicting the output of photovoitaic power, an essential field in the study of renewable energy. The paper comprehensively reviews various forecasting methodologies, transitioning from conventional physical and statistical methods to advanced machine learning (ML) techniques. A significant shift has been observed from traditional point forecasting to machine learning-based forecasting...

Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

Rok 2023

Review and Indication of Key Activities for Energy Management Improvement in DC Microgrids
Publikacja
- Rok 2023
DC MicroGrids (MG) must have Energy Management Systems (EMS) to guarantee efficient, dependable, and environmentally friendly electricity. The application of Model Predictive Control (MPC), proved to be helpful due to its adaptability and capacity to use non-linear models. This paper, based on an extensive literature review, identifies and discusses the three key activities to improve the characteristics of DC microgrids, i.e.:...

Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

Rok 2022

Grid-Forming Operation of Energy-Router Based on Model Predictive Control with Improved Dynamic Performance
Publikacja
- M. Najafzadeh
- N. Strzelecka
- O. Husev
- I. Roasto
- K. Nassereddine
- D. Vinnikov
- R. Strzelecki
- ENERGIES - Rok 2022
The focus of this study is on the grid-forming operation of the Energy Router (ER) based on Model Predictive Control (MPC). ER is regarded as a key component of microgrids. It is a converter that interfaces the microgrid (s) with the utility grid. The ER has a multiport structure and bidirectional energy flow control. The ER concept can be implemented in Nearly Zero-Energy Buildings (NZEB) to provide flexible energy control. A...

Pełny tekst do pobrania w portalu

wyświetlono 872 razy