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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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A Multi-agent Explainable Detection and Inference for Collaborative Wind Turbine Systems

Projektbeschreibung

Multi-Agenten-System zur erklärbaren Anomalieerkennung im zusammenarbeitenden Windkraftanlagenbetrieb

Die Windenergie ist von entscheidender Bedeutung für das Ziel der EU, bis 2050 CO2-Neutralität zu erreichen, steht jedoch vor Herausforderungen wie einer geringen Zuverlässigkeit und hohen Kosten. Datengesteuerte Methoden bieten zwar Lösungen, basieren jedoch oftmals auf zentralisiertem Lernen, was Transparenzprobleme, uneinheitliche Genauigkeit und Datenschutzbedenken für unabhängige Windparks hervorbringt. Mit Unterstützung durch das Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmenprogramm wird das MEDIC-Projekt ein erklärbares Multi-Agenten-Framework zur Erkennung und Inferenz für zusammenarbeitende Windkraftanlagensysteme entwickeln. Es wird eine erklärbare Diagnose auf Turbinenebene, eine turbinenübergreifende Verallgemeinerung sowie ein datenschutzfreundliches kooperatives Lernen etablieren. Das Projekt wird zudem die erforderlichen Ressourcen skizzieren, darunter Systemkapazität, Mentoring, Datenbedarf und Versuchsanlagen. Alles in allem wird es die wissenschaftlichen Kompetenzen stärken und die Überwachung der Windenergie, die vorausschauende Instandhaltung sowie die Klimaziele der EU voranbringen.

Ziel

Wind energy is critical to achieving the European Union's carbon neutrality goal by 2050 and has experienced rapid development. Currently, there is a great challenge to large-scale wind farms due to low reliability and high operation and maintenance costs. Datadriven methods can offer a powerful and sustainable way to monitor wind turbine health. However, existing approaches primarily reliant on centralized learning, are often inadequate in providing the necessary transparency for actionable insights, fall short in consistently delivering accurate results across diverse operating conditions, and are unable to fully accommodate data privacy concerns of independent wind farms. To address these challenges, this project aims to develop a Multi-agent Explainable Detection and Inference framework for Collaborative wind turbine systems (MEDIC). Specifically, MEDIC includes three progressive tasks: 1) explainable turbine-level diagnostics powered by knowledge-guided graph modeling; 2) robust cross-turbine generalization through causal disentangled representation learning; 3) privacy-preserving collaborative learning facilitated by multi-agent federated learning. MEDIC will empower multiple agents (wind turbines) to collaboratively contribute to and benefit from a globally optimized anomaly detection model while maintaining control over their sensitive data. MEDIC specifies the resources needed for this project, including the quality and capacity of the host, mentors, data, and experimental facilities. This project will enhance the applicant's scientific skills and innovation capability, expand research horizons, and establish research collaborations. A two-way knowledge transfer approach in energy big data, distributed modeling and energy system analysis is proposed to ensure benefits between the
applicant and the host. MEDIC will make a significant contribution to the state-of-the-art in wind energy system monitoring and predictive maintenance and the EU climate goals.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
Die Klassifikation dieses Projekts wurde von Menschen validiert.

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2025-PF

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

UNIVERSITY OF PORTSMOUTH HIGHER EDUCATION CORPORATION
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 276 187,92
Adresse
Mercantile House, Hampshire Terrace, Portsmouth
PO1 2EG PORTSMOUTH
Vereinigtes Königreich

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Region
South East (England) Hampshire and Isle of Wight Portsmouth
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten

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