Projektbeschreibung
Intelligente Netztechnologie zur Überwachung der Stromqualität
In den letzten Jahren hat die intelligente Netztechnologie sowohl im Privatleben der Menschen als auch bei industriellen Prozessen zunehmend an Bedeutung gewonnen. Dies hat zu einer verstärkten Erforschung und Verbesserung intelligenter Netze geführt, wobei auch das allgemeine Bewusstsein gestiegen ist. Trotzdem mangelt es an gut entwickelten intelligenten Netztechnologien, da diese nur langsam angenommen werden. Eine der bestehenden Herausforderungen ist beispielsweise die Unfähigkeit, die Ursache von Problemen mit der Stromqualität zu ermitteln. Das EU-finanzierte Projekt ARMOUR will diese Probleme durch die Erforschung intelligenter Netztechnologien angehen und mithilfe von Daten, die von Vorläufern wie DEPsys gesammelt wurden, eine Technologie entwickeln, die bei der Prävention und Diagnose derartiger Probleme im Hinblick auf die Stromqualität behilflich sein wird.
Ziel
General awareness about the smart grid technologies has improved in the last decade due to various energy liberalization actions taken by the European Union. However, the lack of well-developed technologies, has been main cause of slow acceptance of smart grids. This calls for the identification of unexplored research areas in smart grids. Positive outcomes of the research can help in laying down new and well-defined standards for the smart grids and associated intelligent technologies. A convenient and easily integrable product can also help in encouraging various distribution system operators to accept the new technologies. Massive amount of data is already being collected from the distribution networks using smart meters. Rapid advancements in machine learning research have opened up new avenues for data utilization in smart grid.
Forerunners like DEPsys (a smart grid technology company based in Switzerland), have now simplified the distribution system data for further analysis and research. A critical concern raised by DEPsys customers, is their inability to trace the source of power quality issues in the distribution network, which in-turn leads to both energy and economic losses over time. This project builds up on existing infrastructure of DEPsys and aims to be an AMROUR (by improving robustness) for distribution networks against power quality events. The main objectives are: (i) leveraging machine learning for condition monitoring and tracing power quality events, and (ii) to develop a smart grid technology which assists the distribution system operators in prevention and diagnosis of power quality events.
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: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- NaturwissenschaftenInformatik und Informationswissenschaftenkünstliche Intelligenzmaschinelles Lernen
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Schlüsselbegriffe
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(öffnet in neuem Fenster) H2020-MSCA-IF-2019
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1070 Puidoux
Schweiz
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).