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smARt Monitoring Of distribUtion netwoRks for robust power quality

General awareness about the smart grid technologies has improved in the last decade due to various energy liberalization actions taken by the European Union. However, the lack of well-developed technologies, has been main cause of... ver más

14/10/2022

DEPSYS

191K€

Presupuesto del proyecto: 191K€

Líder del proyecto

DEPSYS SA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2022-10-14

MSCA-IF-2019: Individual Fellowships

I+D

Cerrada hace 5 años

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1 Participantes

DEPSYS

191.15K€ | Lider

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Duración del proyecto: 30 meses Fecha Inicio: 2020-03-16
Fecha Fin: 2022-10-14

Líder del proyecto

DEPSYS SA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 191K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto General awareness about the smart grid technologies has improved in the last decade due to various energy liberalization actions taken by the European Union. However, the lack of well-developed technologies, has been main cause of slow acceptance of smart grids. This calls for the identification of unexplored research areas in smart grids. Positive outcomes of the research can help in laying down new and well-defined standards for the smart grids and associated intelligent technologies. A convenient and easily integrable product can also help in encouraging various distribution system operators to accept the new technologies. Massive amount of data is already being collected from the distribution networks using smart meters. Rapid advancements in machine learning research have opened up new avenues for data utilization in smart grid. Forerunners like DEPsys (a smart grid technology company based in Switzerland), have now simplified the distribution system data for further analysis and research. A critical concern raised by DEPsys customers, is their inability to trace the source of power quality issues in the distribution network, which in-turn leads to both energy and economic losses over time. This project builds up on existing infrastructure of DEPsys and aims to be an AMROUR (by improving robustness) for distribution networks against power quality events. The main objectives are: (i) leveraging machine learning for condition monitoring and tracing power quality events, and (ii) to develop a smart grid technology which assists the distribution system operators in prevention and diagnosis of power quality events.

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