Přístupnostní navigace
E-application
Search Search Close
Project detail
Duration: 01.01.2022 — 31.12.2023
Funding resources
Technologická agentura ČR - 4. Veřejná soutěž THÉTA
- whole funder (2022-03-24 - not assigned)
On the project
Cílem projektu je vývoj softwarového nástroje provádějícího diagnostiku stavu (odhad zbytkové životnosti, lokalizace místa poruchy-zkratu) energetických zařízení na základě pozorovaných (měřených) o stavu zařízení vypovídajících parametrů. Jako diagnostický nástroj bude užita hluboká neuronová síť, postihující i nepříliš zřejmé či dosud neznámé vlivy některých parametrů na stav energetického zařízení. Této neuronové síti bude předřazena další neuronová síť, specializovaná na filtraci případného šumu ve snímku předkládaných parametrů. Dalším cílem projektu je vývoj softwarového nástroje provádějícího např. plánování pořadí návštěv energetických zařízení (opravy, revize) či plánování odpínání zátěží sítě (frekvenční odlehčování), založeného na evolučních algoritmech a neuronových sítích.
Description in EnglishThe aim of the project is the development of a software tool performing state diagnostics (estimation of residual life, fault element identification) of energy equipment on the basis of observed (measured) equipment status informative parameters. A deep neural network will be used as a diagnostic tool, affecting even the not very obvious or as yet unknown influences of some parameters on the state of the energy equipment. This neural network will be preceded by another neural network, specialized in the filtering of possible noise (disturbances) in the image of the presented parameters. Another goal of the project is the development of a software tool for planning the order of visits to energy equipments (repairs, revisions) in order to minimize the costs associated with these visits.
Keywordsdiagnostika systému; hluboká neuronová síť; autoasociativní neuronová síť; problém obchodního cestujícího
Key words in Englishdeep neural network, autoassociative memory, travelling salesman problem, fault element identification, residual lifetime, load frequency relief
Mark
TK04020003
Default language
Czech
People responsible
Koudelka Jan, Ing. - fellow researcherKřivan Miloš, Ing. - fellow researcherToman Petr, prof. Ing., Ph.D. - fellow researcherPtáček Michal, Ing., Ph.D. - principal person responsible
Units
Department of Electrical Power Engineering- (2022-01-01 - 2023-12-31)
Results
KŘIVAN, M.; PTÁČEK, M.; KOUDELKA, J.; TOMAN, P. Využití umělé inteligence při diagnostice systémových prvků a optimalizaci systémových činností v elektroenergetice. 2023. s. 1-20.Detail
MÁSLO, K.; KOUDELKA, J.; BÁTORA, B.; KLUSÁČEK, J. Modelování flexibilních technologií pro podporu frekvence sítě. Sborník konference ČK CIRED 2023. České Budějovice: EGC - EnerGoConsult ČB s.r.o., 2023. ISBN: 978-80-908793-1-7.Detail
KŘIVAN, M.; KOUDELKA, J.; PTÁČEK, M.; TOMAN, P.: MODIAS4; Deep Neural Network. Ústav elektroenergetiky, FEKT, VUT v Brně, Technická 12, Brno 61600. URL: https://www.ueen.fekt.vut.cz/deep-neural-network-0. (software)Detail
KŘIVAN, M.; KOUDELKA, J.; PTÁČEK, M.; TOMAN, P.: MODIAS5; Travelling Salesman Problem. Ústav elektroenergetiky, FEKT, VUT v Brně, Technická 12, Brno 61600. URL: https://www.ueen.fekt.vut.cz/travelling-salesman-problem. (software)Detail
KŘIVAN, M.; KOUDELKA, J.; PTÁČEK, M.; TOMAN, P.: MODIAS2; Autoasociativní neuronová síť. Ústav elektroenergetiky, FEKT, VUT v Brně, Technická 12, Brno 61600. URL: https://www.ueen.fekt.vut.cz/autoasociativni-neuronova-sit. (software)Detail
KŘIVAN, M.; KOUDELKA, J.; PTÁČEK, M.; TOMAN, P.: MODIAS1; Hluboká neuronová síť. Ústav elektroenergetiky, FEKT, VUT v Brně, Technická 12, Brno 61600. URL: https://www.ueen.fekt.vut.cz/hluboka-neuronova-sit. (software)Detail
KŘIVAN, M.; KOUDELKA, J.; PTÁČEK, M.; TOMAN, P.: MODIAS3; Problém obchodního cestujícího. Ústav elektroenergetiky, FEKT, VUT v Brně, Technická 12, Brno 61600. URL: https://www.ueen.fekt.vut.cz/problem-obchodniho-cestujiciho. (software)Detail