项目着眼于大数据来预测水力发电组件故障的能力

阿贡国家实验室的研究人员,柠檬,病了。爱达荷州,爱达荷州国家实验室、瀑布、爱达荷州,密歇根州底特律韦恩州立大学。,正在开发新的模型,可以使用由传感器水电组件生成的数据来预测组件如何降低随着时间的推移和估计组件的剩余寿命。

数字化转型风险预测可以指导有效的操作和维护(运营管理)政策用于水电设施,使主动减排,减少被迫中断,降低各项成本。

研究人员将利用从水电研究所监测/传感器数据,覆盖44%的MW hydro-capacity在美国和维护记录和遥感数据从工业合作伙伴。

研究人员将利用水电开发的预测能力能源部的能源效率和可再生能源及电力技术办公室(WPTO)幼苗项目和资产管理模式融入一个开源工具,将联合开发与行业合作伙伴。

主要计算科学家冯邱和组经理先进的网格建模,优化和分析在阿贡,是项目的主要研究者,从WPTO资助500000美元。

图像- - - - - -礼貌:伤风/ DedMityay。

更多信息:

阿贡国家实验室

https://www.anl.gov/

爱达荷国家实验室

https://inl.gov/

韦恩州立大学

https://wayne.edu/