KI-gestützte Assistenz- und Prognosesysteme für den nachhaltigen Einsatz in der intelligenten Verteilnetztechnik, Teilvorhaben: Analyseverfahren zur Detektion von Personen und Teilentladungen mit niedrigauflösenden Infrarotbildsensoren

Description: Das beantragte Fördervorhaben AProSys verfolgt das Ziel, die sensorbasierte Zustandsüberwachung nachhaltig in ein kognitives Assistenzsystem mit Schwerpunkt KI-basierter Prognostik zur Anwendung innerhalb des Verteilnetzes zu transformieren, um die Energie- und Mobilitätswende in Deutschland erfolgreich zu gestalten. Im Rahmen des beantragten Vorhabens AProSys wird eine optimierte multifunktionale Variante eines sensorischen Überwachungssystems für Mittelspannungsschaltanlagen für die Lebensdauerprognose adaptiert. Konzepte zur Neugestaltung der Dienstleistungen im Verteilnetz werden erarbeitet und validiert, damit die Assistenzsysteme einen effizienten Betrieb und eine wirtschaftliche Instandhaltung in Unternehmen ermöglichen können. Der Schwerpunkt der Arbeiten im Teilvorhaben liegt auf der Personendetektion. Ziel ist dabei, aus niederauflösenden, radiometrischen Sensordaten unter Anwendung von Algorithmen zur Bildverarbeitung, KI-Methoden und Deep-Learning eine sichere Präsenzdetektion von einer oder mehrerer Personen abzuleiten. Mittels dieser soll ein Algorithmus erstellt werden, dessen Detektionssicherheit hoch ist und der eine effiziente Berechnungsmethodik bietet um die benötigte CPU-Zeit zu minimieren. Eine sichere Personendetektion kann die Sicherheit der Anlage enorm erhöhen, wenn Personen die sich spannungsführenden Baugruppen nähern, erkannt und alarmiert werden. Die Arbeiten im Arbeitsbereich Teilentladung fokussieren sich vor allem auf das Sensordesign zur Erkennung von Teilentladungsvorgängen im Infrarotbereich. Da die Teilentladung jedoch recht schnell im Vergleich zur Zeitkonstante des Sensors vonstatten gehen wird gilt es zu untersuchen ob die Detektionsschwelle des Sensors ausreicht um das Phänomen optisch zu detektieren.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Sensor ? Schaltanlage ? Bildverarbeitung ? Analyseverfahren ? Anlagensicherheit ? Dienstleistungssektor ? Prognoseverfahren ? Verkehrswende ?

Region: Sachsen

Bounding boxes: 10.40664° .. 10.40664° x 49.29433° .. 49.29433°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Geldgeber*in)
• Heimann Sensor GmbH (Betreiber*in)
• Umweltbundesamt (Bereitsteller*in)

Time ranges: 2023-01-01 - 2025-12-31

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Subproject: Analysis methods for the detection of persons and partial discharges with low-resolution infrared image sensors
  Description: The proposed funding project AProSys pursues the goal of sustainably transforming sensor-based condition monitoring into a cognitive assistance system with a focus on AI-based prognostics for application within the distribution grid in order to successfully shape the energy and mobility transition in Germany. Within the scope of the applied project AProSys, an optimized multifunctional variant of a sensory monitoring system for medium-voltage switchgear will be adapted for lifetime prognosis. Concepts for redesigning services in the distribution network will be developed and validated so that the assistance systems can enable efficient operation and economical maintenance in companies. The focus of the work in the subproject is on person detection. The aim is to derive a reliable presence detection of one or more persons from low-resolution radiometric sensor data using image processing algorithms, AI methods and deep learning. Using this, we aim to create an algorithm whose detection reliability is high and which provides an efficient computational methodology to minimize the CPU time required. A reliable detection of persons can increase the safety of the plant enormously, if persons approaching live assemblies are detected and alerted. Work in the partial discharge work area focuses primarily on sensor design to detect partial discharge events in the infrared range. However, since the partial discharge will be quite fast compared to the time constant of the sensor, it is important to investigate whether the detection threshold of the sensor is sufficient to detect the phenomenon optically. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1123254

Status

Aktiv

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