All

What are you looking for?

All
Projects
Results
Organizations

Quick search

  • Projects supported by TA ČR
  • Excellent projects
  • Projects with the highest public support
  • Current projects

Smart search

  • That is how I find a specific +word
  • That is how I leave the -word out of the results
  • “That is how I can find the whole phrase”

A Powerful Predictive Model for Transformers in AI

Public support

  • Provider

    Ministry of Industry and Trade

  • Programme

  • Call for proposals

    SMPO202500001

  • Main participants

    ORGREZ, a.s.

  • Contest type

    VS - Public tender

  • Contract ID

    FY01010050

Alternative language

  • Project name in Czech

    Inteligentní řízení údržby olejových transformátorů s využitím AI

  • Annotation in Czech

    Cílem projektu je vytvoření moderního nástroje, který bude sloužit pro prevenci poruch olejových transformátorů na základě pokročilé analýzy provozních a historicky naměřených dat. Tato data budou zpracována pokročilými matematickými metodami a budou sloužit pro validaci servisního proměnného intervalu místo standardních fixních intervalů. Celkový koncept bude založený na využití umělé inteligence v kontextu odhadů budoucích stavů ve vazbě na druh provozu a využití strojovém učení se zaměřením na zpracování historických dat. Jen v České republice je více než sto tisíc výkonových transformátorů, jejichž spolehlivý provoz je nezbytný pro stabilitu a účinnost celkové energetické infrastruktury. Díky dlouhé (až 50 let) životnosti transformátorů je nutné provádět pravidelnou údržbu, která zajistí optimální výkon a minimalizuje náhodných riziko poruch. Proces servisní údržby je finančně i časově náročný a optimalizace servisních intervalů může přinést výrazný ekonomický benefit jejím provozovatelům (distributoři elektrické energie, energetické závody, zkušebny a další). Projekt sebou přináší tzv. komplexní řešení, které: • Vytvoří vhodné algoritmy pro vyhodnocení historických dat, zpracuje je a provede pokročilou datovou analýzu. • Zajistí bezpečný provoz a efektivně optimalizuje servisní interval transformátorů díky prediktivní diagnostice a včasné identifikaci potenciálních závad. • Minimalizuje riziko neplánovaných výpadků díky predikci poruch pomocí strojového učení a heuristických metod. • Využívá umělou inteligenci pro klíčové rozhodovací procesy s dopadem na ekonomickou a environmentální stránku. Projekt přináší konkrétní postupy, které se zaměřují na diagnostiku a analýzu historických trendů za pomoci strojového učení a využití umělé inteligence v rámci přístupu k diagnostice a pravidelné údržbě transformátorů.

Scientific branches

  • R&D category

    VV - Exeperimental development

  • OECD FORD - main branch

    20201 - Electrical and electronic engineering

  • OECD FORD - secondary branch

    10102 - Applied mathematics

  • OECD FORD - another secondary branch

  • CEP - equivalent branches <br>(according to the <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">converter</a>)

    BD - Information theory<br>JA - Electronics and optoelectronics<br>JB - Sensors, detecting elements, measurement and regulation

Solution timeline

  • Realization period - beginning

    Sep 1, 2025

  • Realization period - end

    Aug 31, 2027

  • Project status

    Z - Beginning multi-year project

  • Latest support payment

Data delivery to CEP

  • Confidentiality

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

  • Data delivery code

    CEP25-MPO-FY-R

  • Data delivery date

    Sep 26, 2025

Finance

  • Total approved costs

    18,486 thou. CZK

  • Public financial support

    12,098 thou. CZK

  • Other public sources

    0 thou. CZK

  • Non public and foreign sources

    6,388 thou. CZK