Отличиха и ще финансират иновативен проект на казанлъшката компания “Давид Холдинг“

Проектът на казанлъшката компания „Давид Холдинг” АД, за развитие на ИоТ система с изкуствен интелект (АI) и машинно обучение (ML), е сред отличените 21 проекта за иновации, които ще получат общо 6 470 749,61 лв. в рамките на 13-та конкурсна сесия на Национален иновационен фонд, менажиран от Изпълнителната агенция за насърчаване на малките и средните предприятия към Министерство на иновациите и растежа.

Проектите в настоящата сесия бяха селектирани от общо 127 предложения, като ДАВИД Холдинг АД и неговите партньори, ВАПТЕХ АД и Бургаски Свободен университет се класира в челните места.

Проектът на казанлъшката компания и партньорите ѝ е разработка на единна платформа и цифрово работно пространство, с използване на ML (MACHINE LEARNING) и AI (ARTIFICIALINTELLIGENCE) за подпомагане на оперативните решения при експлоатация на електро-механични съоръжения на малки ВЕЦ.

Малките ВЕЦ се характеризират с базови решения относно сигурност, по-ниско ниво на автоматизиране и намален персонал. Експлоатирането на малките ВЕЦ е свързано с редица проблеми по отношение на диагностиката и предотвратяването на аварии.

Въвеждането на нови ИКТ предлага иновативни възможности за ефективно управление и мониторинг. Отдалеченият мониторинг и контрол на малка ВЕЦ, е решение позволяващо безопасно спиране, включване в паралел с мрежата, регулиране на турбината, алармиране за критични събития и регистриране на данни за важни параметри.

Индикатори за резултат:

1. Възможности за адаптиране към наличната автоматика и управление
2. Интернет достъп до персонално РАБОТНО ПРОСТРАНСТВО
3. Адаптивна логика за ОПОВЕСТЯВАНЕ при възникване на събития и процеси
4. Съхранение, обработка и графично предоставяне на ИСТОРИЧЕСКИ ДАННИ
5. Визуални средства за създаване на логическа ПРЕДВИДИМОСТ на събития

Проектът се базира на индикатори и цели за повишаване на оперативния, технологичния и инженерния капацитет позволяващ:

• Измерване за ефективност, вибро-ускорения, температура, хидравлични налягания и др. на генераторни и турбинни лагери;
• Анализиране на исторически данни посредством ML (MACHINELEARNING) и AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) и последващо сравнение (Посредством математически модели се измерва ефективността на отделните контролирани параметри. При отклонение се препоръчва планова диагностика на основни възли в агрегатите)