El proyecto tiene como objetivo desarrollar un conjunto de soluciones técnicas replicables, escalables y rentables que permitan integrar energías renovables (RES) con distintos niveles de gestionabilidad y variabilidad intrínseca dentro de las redes térmicas, así como reforzar su conexión con las redes eléctricas. El proyecto incluye el desarrollo de componentes clave innovadores, en paralelo a servicios TIC integrados y una suite de herramientas escalable que facilite la gestión de la creciente complejidad de los sistemas energéticos, desde el edificio hasta las Comunidades Energéticas Locales (LEC) y más allá.
De esta forma, HYPERGRYD acelera la transformación sostenible, la planificación y la modernización de las redes de calefacción y refrigeración urbana (DHC) hacia la 4ª y 5ª generación. El proyecto también pretende desarrollar la gestión en tiempo real de los flujos de energía eléctrica y térmica en redes energéticas ensambladas, aprovechando las sinergias entre ambas.
Objetivos generales
HYPERGRYD plantea tres grandes objetivos:
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Validar a las Smart Energy Networks como el futuro de una gestión energética eficiente en sistemas DHC, en sinergia con las redes eléctricas de las LEC y las Smart Cities del futuro.
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Definir la hoja de ruta para el diseño y planificación de futuras redes DHC, así como para la modernización de las existentes, en diferentes climas y con varios niveles de penetración renovable, avanzando hacia la 4a–5a generación.
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Demostrar las tecnologías habilitadoras de HYPERGRYD, basadas en renovables, y las soluciones de redes inteligentes impulsadas por nuevas herramientas y servicios TIC como pieza clave de esta evolución.
Durante el proyecto, las soluciones desarrolladas se implementarán en 4 casos piloto Live-In-the-Labs en 3 climas representativos, aportados por el consorcio. Se pondrá especial énfasis en la rentabilidad, el potencial de replicabilidad y la capacidad de escalado. Todas las actividades seguirán el programa de trabajo establecido para asegurar medidas de rendimiento sistemáticas y científicas, mecanismos de feedback y una sólida explotación de los resultados.
