Software pro predikci nestability a sledování napěťových událostí

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F22%3APR37000" target="_blank" >RIV/00216305:26220/22:PR37000 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.ueen.fekt.vut.cz/software-pro-predikci-nestability-sledovani-napetovych-udalosti" target="_blank" >https://www.ueen.fekt.vut.cz/software-pro-predikci-nestability-sledovani-napetovych-udalosti</a>
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Software pro predikci nestability a sledování napěťových událostí
Popis výsledku v původním jazyce
Softwarová aplikace, která vyhodnocuje výstupy z napěťových převodníků ve formátu SV a monitoruje odchylky napětí v charakteristických bodech sítě. Na základě monitoringu napěťových událostí průběžně hodnotí stabilitu chodu distribuční sítě a predikovat nebezpečné provozní stavy.
Název v anglickém jazyce
Software for instability prediction and voltage event monitoring
Popis výsledku anglicky
A software application that evaluates the outputs from voltage converters in SV format and monitors voltage variations at characteristic points of the network. Based on the monitoring of voltage events, it continuously assesses the stability of the operation of the distribution network and predicts dangerous operating conditions.

Projekt
<a href="/cs/project/TK01030094" target="_blank" >TK01030094: Inteligentní energetické sítě</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Interní identifikační kód produktu
Prediktor
Technické parametry
Software je používán s programovacím jazykem Python a je rozdělen do dvou souborů. Prvním z nich je skript coupling_control.py, který zahrnuje potřebnou funkci pro výpočet energie a predikci napěťové události. V druhém souboru model.json je uložen natrénovaný model strojového učení, který je automaticky načítán.
Ekonomické parametry
SW umožňuje adaptaci ochranných funkcí používaných v distribučních sítích na změny v provozních stavech sítě a zvyšuje tak spolehlivost chránění a zabraňuje nežádoucím výpadkům v dodávkách elektrické energie.
IČO vlastníka výsledku
00216305
Název vlastníka
Vysoké učení technické v Brně

Podobné výsledky(10)