Inteligentní řízení údržby olejových transformátorů s využitím AI

Poskytovatel

Ministerstvo průmyslu a obchodu

Program

TWIST

Veřejná soutěž

SMPO202500001

Hlavní účastníci

ORGREZ, a.s.

Druh soutěže

VS - Veřejná soutěž

Číslo smlouvy

FY01010050

Název projektu anglicky

A Powerful Predictive Model for Transformers in AI

Anotace anglicky

The aim of the project is to create an advanced tool for preventing failures in oil transformers based on advanced analysis of operational and historically measured data. These data will be processed using advanced mathematical methods and will serve for the validation of variable service intervals instead of fixed intervals. The overall concept will be based on the use of artificial intelligence for forecasting future states and leveraging machine learning with a focus on processing historical data. In the Czech Republic alone, there are more than 100,000 power transformers, whose reliable operation is crucial for the stability and efficiency of the entire energy infrastructure. Due to the long lifespan of transformers (up to 50 years), regular maintenance is required to ensure optimal performance and minimize the risk of failure. The maintenance service process is both financially and time-consuming, and optimising service intervals can bring significant economic benefits to operators (testing laboratories, energy distributors, power plants, etc.). The project introduces a comprehensive solution that: • Processes historical data, performs advanced data analysis, and develops suitable algorithms for evaluating historical data. • Ensures safe operation and effectively extends transformer service intervals through predictive diagnostics and early identification of potential faults. • Minimizes the risk of unplanned outages by predicting failures using machine learning and heuristic methods. • Applies artificial intelligence to key decision-making processes with economic and environmental implications. The project provides concrete methodologies focused on diagnostics and the analysis of historical trends using machine learning and artificial intelligence in the context of transformer diagnostics and regular maintenance.

Kategorie VaV

VV - Experimentální vývoj

OECD FORD - hlavní obor

20201 - Electrical and electronic engineering

OECD FORD - vedlejší obor

10102 - Applied mathematics

OECD FORD - další vedlejší obor

—

CEP - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)

BD - Teorie informace<br>JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika<br>JB - Senzory, čidla, měření a regulace

Zahájení řešení

1. 9. 2025

Ukončení řešení

31. 8. 2027

Poslední stav řešení

Z - Začínající víceletý projekt

Poslední uvolnění podpory

—

Důvěrnost údajů

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

Systémové označení dodávky dat

CEP25-MPO-FY-R

Datum dodání záznamu

26. 9. 2025

Celkové uznané náklady

18 486 tis. Kč

Výše podpory ze státního rozpočtu

12 098 tis. Kč

Ostatní veřejné zdroje financování

0 tis. Kč

Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.

6 388 tis. Kč