- La digital company del Gruppo in un cluster di aziende che ha ottenuto un finanziamento della Regione Liguria di Euro 1 milione
- Previsto lo sviluppo di soluzioni innovative per gestione energetica e ambientale di distretti urbani eterogenei, per incrementare la flessibilità e l’autonomia finalizzate a ridurre i consumi energetici ed il loro impatto ambientale
TerniEnergia, società quotata sul mercato telematico azionario (MTA) di Borsa Italiana, comunica che Softeco Sismat, digital company del Gruppo, parteciperà al progetto “PICK-UP” (Piattaforma di Integrazione di sensori IoT per il Controllo di KPI energetici in ambito Urbano e la Pianificazione di interventi di efficienza energetica e integrazione con microgrid), finanziato nell’ambito del bando POR FESR 2014-2020 Asse 1 “Ricerca ed Innovazione” – Azione 1.2.4 – Ambito “Sicurezza e Qualità della vita” – come da graduatoria pubblicata da FILSE (www.filse.it), la Finanziaria Ligure per lo Sviluppo Economico, soggetto tecnico che supporta e assiste la Regione Liguria e gli altri enti territoriali liguri nella progettazione, definizione e attuazione delle politiche e degli interventi a sostegno del sistema economico ligure.
Il progetto di durata biennale, coordinato da Gruppo SIGLA srl, riceverà un finanziamento complessivo di oltre 1 milione di Euro e vede la partecipazione oltre a Softeco Sismat, di Impara S.r.l., MAPS S.p.A., ABB S.p.a., Flairbit S.r.l. e Stam. Il finanziamento conferma il costante impegno dell’azienda nello sviluppo di soluzioni innovative in ambito Energy & Environment (http://www.research.softeco.it/energy.aspx) e nel continuo trasferimento tecnologico in soluzioni per la propria clientela (http://www.softeco.it/linee-business/energy-utilities/).
Il progetto PICK-UP prevede la realizzazione di uno strumento innovativo per l’assessment energetico e ambientale di distretti urbani eterogenei, finalizzato a ridurre i consumi energetici ed il loro impatto ambientale. I principali ambiti di innovazione considerati sono:
- la definizione di nuovi modelli di interpretazione del dato energetico;
- lo sviluppo di metodi di controllo predittivo per una maggiore efficienza energetica e per l’integrazione con microgrid;
- l’individuazione e sperimentazione di modelli per l’aggregazione e l’integrazione di fonti di generazione distribuite per incrementare la flessibilità rispetto al sistema energetico nazionale (Demand Response).
