Header

Sistem inteligent de asistare a deciziilor aplicat în reţelele electrice de joasă tensiune cu
producere distribuită din surse de energie regenerabilă

Nr. contract de finanțare: 42 din 02/07/2012 | Cod de depunere: PN-II-PT-PCCA-2011-3.2-1616 | Autoritatea contractantă: UEFISCDI

Date generale despre proiect

Proiect | Date generale
1

Număr contract de finanțare:

42 din 02/07/2012
2

Cod de depunere

PN-II-PT-PCCA-2011-3.2-1616
3

Autoritatea contractantă

Unitatea Executivă pentru Finanţarea Învăţământului Superior, a Cercetării, Dezvoltării şi Inovării (UEFISCDI)

Titlul proiectului (Română): SISTEM INTELIGENT DE ASISTARE A DECIZIILOR APLICAT ÎN REŢELELE ELECTRICE DE JOASĂ TENSIUNE CU PRODUCERE DISTRIBUITĂ DIN SURSE DE ENERGIE REGENERABILĂ

Titlul proiectului (Engleză): INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM FOR THE LOW VOLTAGE GRID WITH DISTRIBUTED POWER GENERATION FROM RENEWABLE ENERGY RESOURCES

Acronim: InDeSEn

Director proiect: Ș.l. dr. ing. FLORIN DRAGOMIR

Autoritatea contractantă: Unitatea Executivă pentru Finanţarea Învăţământului Superior, a Cercetării, Dezvoltării şi Inovării (UEFISCDI)

Denumirea Programului din PN II: PARTENERIATE ÎN DOMENII PRIORITARE

Tip proiect : PCCA Tip 2

Data începerii proiectului: 02/07/2012

Data încheierii proiectului: 30/06/2016

Durată proiect (luni): 36

Valoarea totală de la buget: 2.992.000 lei

Valoarea totală cofinanțare: 1.008.000 lei

Numarul partenerilor în consorțiu: 3

Abstract (Română)

Proiectul InDeSEn are drept scop optimizarea consumului și generării de energie într-o rețea de joasă tensiune(RJT) cu producere distribuită din surse de energie regenerabile (PD SER), prin proiectarea și implementarea unei platforme informatice inteligente de monitorizare, predicție și control.

Valoarea adăugată a proiectului constă în crearea și punerea în aplicare a unui sistem suport de decizie inteligent (INDES), dedicat unei RJT cu PD SER. Acesta integrează teoria deciziei și concepte ale inteligenței artificiale în acțiunile de monitorizare, supervizare, predicție și control și permite utilizatorilor săi, prin informațiile furnizate, să controleze consumul de energie electrică a dispozitivelor utilizate în vederea reducerii costurilor facturate, emisiilor de carbon, cererii de energie în perioadele de vârf și utilizării eficiente a SER. Aplicația va fi accesibilă oricărui utilizator interesat și va furniza atât informații cu caracter general cât și de informații tehnice referitoare la RJT cu PD SER. Validarea instrumentului software propus, interfațat web, se va face pe un model experimental de RJT cu PD SER. Caracterul inovator și complexitatea proiectului sunt date de integrarea elementelor de inteligență artificială în predicția consumului de energie și al cantității de energie din SER produse.

Partenerii incluși în acest consorțiu sunt: Universitatea Valahia din Târgoviște, compania Advanced Technology Systems și Universitatea Politehnică din București.

Abstract (Engleză)

The project InDeSEn has as main goal the optimisation of energy generation and load in a power system with distributed power from renewable energy resources (DP-RES), by designing and implementation an inteligent informatic platform for monitoring, forecasting and control.

The added value of the project consist to create and implement an intelligent decision support system (INDES) for the low voltage (LV) grid with DP-RES . It integrates decision theory and artificial intelligence concepts in monitoring, supervising, forecasting and control actions. INDES allows customers: to control electricity consumption of the used devices, to reduce their monthly bills, carbon emissions, energy demand during peak periods and to use more efficient the energy from RES. The application will be accessible to users anytime, providing both information for general use and technical information. The INDES, web interfaced, will be validated on an experimental model of LV grid with DP-RES.

The inovative software tool expressing the complexity of the proposed solution is gived by the integration of artificial intelligence in load and produced energy from RES forecasting.

The consortium includes Valahia University of Targoviste, Advanced Technology Systems company and Polytechnic University of Bucharest.