AI for Predictive Maintenance on Wind Turbines

Informazioni relative al progetto

PAVIMON

ID dell’accordo di sovvenzione: 885916

DOI 10.3030/885916

Progetto chiuso

Data della firma CE 25 Ottobre 2019

Data di avvio 1 Ottobre 2019

Data di completamento 29 Febbraio 2020

Finanziato da

• INDUSTRIAL LEADERSHIP - Innovation In SMEs

Costo totale € 71 429,00

Contributo UE € 50 000,00

Coordinato da

VERTIKAL AI APS
Denmark

Descrizione del progetto

IA per la manutenzione predittiva su turbine eoliche

L’energia eolica è una componente centrale nella transizione verso una società basata sull’energia rinnovabile. Tuttavia, i costi di funzionamento e manutenzione delle turbine eoliche rimangono elevati e rappresentano un terzo dei costi totali dell’energia. La manutenzione dei componenti fondamentali può essere drasticamente ridotta mediante il rilevamento tempestivo dei guasti utilizzando segnali di sensore avanzati. Tuttavia, gli attuali metodi di analisi sono estremamente manuali e le misurazioni non sono perfette. Il progetto PAVIMON, finanziato dall’UE, concentra l’attenzione sull’attuazione dell’intelligenza artificiale (IA) avanzata per analizzare i dati provenienti da questi flussi di sensori. L’obiettivo è aumentare l’efficienza delle risorse dell’analisi del segnale e migliorare le capacità predittive. Il progetto PAVIMON condurrà uno studio di fattibilità a livello tecnico, trasformazionale e commerciale.

Obiettivo

Wind power is a key component in the transition towards a society based on renewable energy. However, wind turbine operation and maintenance costs remain high and represent a third of the total costs of energy. Maintenance of critical components can be drastically reduced through early fault detection using advanced sensor signals. However, current analysis methods are highly manual and do not scale well.

The EU-funded PAVIMON project is focused on the implementation of advanced artificial intelligence (AI) to analyze data from these sensor streams. The aim is to increase the resource efficiency of signal analysis and improve predictive capabilities. The PAVIMON project will effectuate a feasibility study at technical, transformational and commercial levels.

Campo scientifico

• natural sciences › computer and information sciences › artificial intelligence
• engineering and technology › environmental engineering › energy and fuels › renewable energy › wind power
• engineering and technology › electrical engineering, electronic engineering, information engineering › electronic engineering › sensors

Programma(i)

• H2020-EU.2.3. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Innovation In SMEs Main Programme
• H2020-EU.3. - PRIORITY 'Societal challenges
• H2020-EU.2.1. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies

Argomento(i)

• EIC-SMEInst-2018-2020 - SME instrument

Invito a presentare proposte

H2020-EIC-SMEInst-2018-2020

Vedi altri progetti per questo bando

Bando secondario

H2020-SMEInst-2018-2020-1

Meccanismo di finanziamento

SME-1 - SME instrument phase 1

Coordinatore

VERTIKAL AI APS

• Contribution nette de l'UE: € 50 000,00
• Indirizzo: JYLLANDSGADE 8, 1 ; 7100 VEJLE ; Danimarca
• PMI L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione. Sì:
  Regione
  Danmark › Syddanmark › Sydjylland
• Regione: Danmark › Syddanmark › Sydjylland
• Tipo di attività: Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
• Costo totale: € 71 429,00