Inteligentna platforma predykcyjna zagrożeń pożarem w fotowoltaice z zastosowaniem hybrydowych modeli opartych na AI, sensoryce oraz analizie anomalii.
Fabryka Bezpieczeństwa FABE sp. z o.o. realizuje projekt pn. „Inteligentna platforma predykcyjna zagrożeń pożarem w fotowoltaice z zastosowaniem hybrydowych modeli opartych na AI, sensoryce oraz analizie anomalii”; numer umowy: FENG.01.01-IP.01-A19E/25 współfinansowany z Funduszy Europejskich dla Nowoczesnej Gospodarki 2021-2027.
Projekt realizowany jest w konsorcjum z Politechniką Łódzką, Katedrą Przyrządów Półprzewodnikowych i Optoelektronicznych.
Zadania przewidziane w projekcie to:
- Badania temperaturowe komponentów instalacji fotowoltaicznych oraz defektów w zróżnicowanych warunkach otoczenia i punktach pracy (prace przemysłowe - PŁ);
- Modelowanie cząstkowe z ograniczeniami fizycznymi i AI dla predykcyjnej diagnostyki PV+BESS z fuzją równorzędnych sygnałów temperaturowych, elektrycznych i elektromagnetycznych: opracowanie metodyki i walidacja koncepcyjna (prace przemysłowe - FABE);
- Badania światłowodowych czujników temperatury dla instalacji fotowoltaicznych (prace przemysłowe - PŁ);
- Model badawczy platformy predykcyjnej - opracowanie i walidacja koncepcyjna w środowisku programowym (Software-in-the-Loop) i sprzętowym (Hardware-in-the-Loop) (prace przemysłowe – FABE);
- Demonstracja światłowodowego systemu pomiaru temperatury w warunkach operacyjnych (prace rozwojowe - PŁ);
- Prototyp predykcyjnej platformy AI w środowisku relewantnym (poziom gotowości technologicznej 6) z integracją torów pomiaru temperatury FBG (Fiber Bragg Grating) i DTS (Distributed Temperature Sensing) (prace rozwojowe - FABE).
Rosnąca liczba instalacji fotowoltaicznych oraz magazynów energii w Polsce i na świecie zwiększa ryzyko występowania awarii prowadzących do pożarów. Ich przyczyną są m.in. degradacja komponentów, powstawanie łuków elektrycznych oraz lokalne przegrzewanie elementów instalacji. Obecnie stosowane systemy zabezpieczeń mają przede wszystkim charakter reaktywny - wykrywają zagrożenie dopiero po wystąpieniu niebezpiecznych zjawisk i nie zapewniają skutecznej predykcji ich rozwoju. Brak narzędzi umożliwiających wczesne wykrywanie anomalii przekłada się na straty materialne, zwiększone zagrożenie dla użytkowników oraz wyższe koszty eksploatacji i utrzymania instalacji.
Aby rozwiązać ten problem i znacząco zwiększyć bezpieczeństwo pracy instalacji, potrzebne jest narzędzie do wczesnego wykrywania anomalii (na długo przed eskalacją do pożaru) i prognozowania zdarzeń krytycznych.
Efektem projektu będzie opracowanie oraz demonstracja innowacyjnej platformy wczesnego ostrzegania dla instalacji fotowoltaicznych, w tym systemów PV współpracujących z magazynami energii. Platforma połączy wielokanałową sensorykę - obejmującą światłowodowe czujniki FBG i DTS, pomiary parametrów elektrycznych oraz pola elektromagnetycznego - z hybrydowymi modelami sztucznej inteligencji uwzględniającymi prawa fizyki i charakterystykę procesów zachodzących w instalacjach.
Celem projektu jest osiągnięcie VI poziomu gotowości technologicznej (TRL 6), potwierdzającego gotowość opracowanego rozwiązania do pilotażowego wdrożenia w rzeczywistym środowisku operacyjnym.
W ramach projektu zostaną m.in. opracowane modele predykcyjne oraz zakupione niezbędne wyposażenie laboratorium.
Platforma będzie przeznaczona dla wszystkich operatorów farm fotowoltaicznych i magazynów energii w Polsce i za granicą.
Całkowity koszt realizacji Projektu wynosi 6 788 568,05 zł
Całkowita kwota dofinansowania wynosi 5 748 513,14 zł
Image
