Development of an innovative single system for the registration and archiving of data intended for use in energy networks by carrying out research and development work on innovative algorithms for predictive interference based on neural network theory, enabling the analysis of the data collected in the development of the system to be developed in order to improve the reliability of the system en (Q122718): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Changed an Item: Label in wikidata changed) |
(Removed claim: financed by (P890): European Union (Q1)) |
||
| Property / financed by | |||
| Property / financed by: European Union / rank | |||
Revision as of 03:43, 25 February 2020
Project in Poland financed by DG Regio
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Development of an innovative single system for the registration and archiving of data intended for use in energy networks by carrying out research and development work on innovative algorithms for predictive interference based on neural network theory, enabling the analysis of the data collected in the development of the system to be developed in order to improve the reliability of the system en |
Project in Poland financed by DG Regio |
Statements
765,578.03 zloty
0 references
1,728,371.94 zloty
0 references
48.75 percent
0 references
1 May 2018
0 references
31 July 2020
0 references
VOLEN SPÓŁKA AKCYJNA
0 references
Celem projektu jest opracowanie innowacyjnego systemu rejestracji i archiwizacji danych HDC (Historical Data Concentrator) przeznaczonego do stosowania w sieciach energetycznych przeprowadzenie prac B+R poprzez opracowanie i przeprowadzenie badań nad innowacyjnymi algorytmami predykcji zakłóceń opartych na teorii sieci neuronowych, umożliwiających analizę zebranych danych w opracowywanym systemie rejestracji w celu poprawienia niezawodności systemu energetycznego i zmniejszeniu strat przez redukcję czasu wyłączeń. Kluczowym elementem składowym projektu będą algorytmy oparte na teorii sieci neuronowych, które umożliwią analizę archiwizowanych danych pod kontem predykcji zachowania się systemu energetycznego. Sieć neuronowa może zostać w taki sposób nauczona, że stanie się modelem rozpatrywanego systemu energetycznego, dzięki czemu będzie możliwe przewidzenie zachowania sieci energetycznej. Można to wykorzystać do nadzoru nad pracą systemu energetycznego, jak również do awarii systemu. (Polish)
0 references
Identifiers
RPSL.01.02.00-24-061G/17
0 references