No label defined (Q122718)
Jump to navigation
Jump to search
Project in Poland financed by DG Regio
Language | Label | Description | Also known as |
---|---|---|---|
English | No label defined |
Project in Poland financed by DG Regio |
Statements
765,578.03 zloty
0 references
1,570,255.44 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
The aim of the project is to develop an innovative system for recording and archiving HDC data (Historical Data concentrator) intended for use in energy networks to carry out R & D work by developing and conducting research into innovative algorithms for predicting interference based on neural network theory, enabling the analysis of collected data in the developed registration system to improve the reliability of the energy system and reduce losses by reducing the time of shutdowns. The key component of the project will be algorithms based on the theory of neural networks, which will allow the analysis of archived data under the prediction of behaviour of the energy system. The neural network can be taught in such a way that it will become a model of the energy system under consideration, so that it will be possible to predict the preservation of the energy grid. This can be used to supervise the operation of the energy system as well as for system failure. (English)
21 October 2020
0 references
Identifiers
RPSL.01.02.00-24-061G/17
0 references