Cookies
O website necessita de alguns cookies e outros recursos semelhantes para funcionar. Caso o permita, o INESC TEC irá utilizar cookies para recolher dados sobre as suas visitas, contribuindo, assim, para estatísticas agregadas que permitem melhorar o nosso serviço. Ver mais
Aceitar Rejeitar
  • Menu
Oportunidade Investigação
Submeter candidatura Consultar edital
Oportunidade Investigação

Sistemas de energia

Descrição da Oportunidade

A bolsa tem como objetivo desenvolver e validar uma metodologia probabilística para avaliação da capacidade de integração (hosting capacity) em redes de distribuição, tomando como base a abordagem RECEP e estendendo-a com geração de cenários por Monte Carlo e Grid Foundation Models (GridFM). Pretende-se acelerar a avaliação da capacidade nodal de integração, preservando a consistência com o fluxo de potência AC e considerando explicitamente a incerteza. Os objetivos principais da Bolsa são: 1) Adaptar e validar a metodologia RECEP para redes de distribuição, incluindo a preparação de redes de referência, cenários de operação e resultados de fluxo de potência AC, bem como a definição de métricas para avaliação probabilística da capacidade nodal de integração. 2) Desenvolver e integrar novos objetivos/funções de perda no GridFM, partindo das tarefas existentes de balanço de potência e grandezas relacionadas com a tensão, para aprender e prever tensões, fluxos/carregamentos de ramos, fatores de distribuição e violações técnicas, utilizando o modelo como aproximação rápida no processo de avaliação de hosting capacity.

Habilitações Académicas

- Formação académica anterior em engenharia eletrotécnica, engenharia de energia, matemática aplicada, ciência de computadores/informática ou área similar

Requisitos Mínimos

- Formação académica anterior em engenharia eletrotécnica, engenharia de energia, matemática aplicada, ciência de computadores/informática ou área similar

Fatores de Preferência

- Formação académica ou experiência em sistemas elétricos de energia, análise de redes e fluxo de potência - Experiência ou formação em aprendizagem automática, Graph Neural Networks (GNN)/Grid Foundation Models e/ou métodos probabilísticos e simulação de Monte Carlo - Conhecimentos de programação em Python

Período de candidatura

Desde 01 Oct 2026 a 22 Oct 2026

Centro

Sistemas de Energia

Orientador

Ignacio Gil