10 años Energylab

D-HYDROFLEX

Título proyectoDesarrollo de soluciones digitales para la operación y mantenimiento de centrales hidroeléctricas existentes
CategoríaIndustria
Fecha InicioSeptiembre de 2023
Fecha FinAgosto de 2026
LíderUBITECH
SociosNOVA TELECOMMUNICATIONS SINGLE MEMBER S.A, CARTIF, EDF, INRAE, UBE, TAURON EKOENERGIA, WROCLAW UNIVERSITY OF TECHNOLOGY, TAURON EKOSERWIS, MINDS, PPC UCL, FASADA, IDEA-NGO, INTEX PRIM GREEN ENERGY, TASGA y ENERGYLAB.
Entidades financiadorasEste proyecto está financiado a través de la Acción de Investigación e Innovación HORIZON de la Unión Europea bajo el tema HORIZON-CL5-2022-D3-03-08/Desarrollo de soluciones digitales para la operación y mantenimiento de centrales hidroeléctricas existentes y responde a la Convocatoria HORIZON-CL5- 2022-D3-03/Suministro energético sostenible, seguro y competitivo. Los puntos de vista y opiniones expresados son únicamente los de los autores y no reflejan necesariamente los de la Unión Europea o CINEA. Ni la Unión Europea ni la autoridad otorgante pueden ser considerados responsables de ellos.

Descripción

El proyecto promoverá la excelencia en la investigación sobre tecnologías de sensores y soluciones digitales y apoyará la digitalización de la energía hidroeléctrica hacia plantas hidroeléctricas más eficientes, más sostenibles, y más competitivas en los mercados energéticos modernos. Para ello, D-HYDROFLEX desarrolla un conjunto de herramientas digitales para ‘renovar’ digitalmente las centrales hidroeléctricas existentes mediante el desarrollo de tecnologías basadas en sensores, gemelos digitales, algoritmos de IA, modelado de hibridación (energía a hidrógeno), computación en la nube, y procesamiento de imágenes. Se centra en 3 áreas (a) planificación operativa optimizada, (b) mantenimiento predictivo y monitoreo en tiempo real, y (c) mayor participación en el mercado, al tiempo que se garantiza la resiliencia cibernética de las herramientas desarrolladas.

Tareas de EnergyLab

Las tareas que se llevarán a cabo en EnergyLab, son:

  • Modelado energético de planta de hidrógeno para operación RoR basado en algoritmos de aprendizaje profundo para modelar y pronosticar la producción de hidrógeno.
  • Evaluación de parámetros ambientales para la producción de hidrógeno e impactos ambientales de pequeñas centrales hidroeléctricas.