Czy można przewidzieć pożar instalacji fotowoltaicznej, zanim pojawią się pierwsze oznaki zagrożenia? Odpowiedzi na to pytanie poszuka wspólny projekt badawczo-rozwojowy Fabryki Bezpieczeństwa FABE Sp. z o.o. oraz Politechniki Łódzkiej. Partnerzy opracują inteligentną platformę wykorzystującą sztuczną inteligencję, zaawansowaną sensorykę i analizę anomalii do wczesnego wykrywania zagrożeń pożarowych w instalacjach fotowoltaicznych i magazynach energii.
Dynamiczny rozwój fotowoltaiki i magazynów energii zwiększa znaczenie skutecznych systemów bezpieczeństwa. Obecne rozwiązania wykrywają zagrożenie dopiero w momencie wystąpienia niebezpiecznych zjawisk. Celem projektu jest stworzenie technologii, która będzie przewidywać ryzyko awarii i pożaru z wyprzedzeniem, umożliwiając podjęcie działań zapobiegawczych.
W laboratorium Katedry Przyrządów Półprzewodnikowych i Optoelektronicznych
foto: Mateusz Łakomski
Zadaniem zespołu badawczego z Politechniki Łódzkiej jest przeprowadzenie charakterystyki temperaturowej defektów występujących w instalacjach fotowoltaicznych oraz opracowanie światłowodowych czujników temperatury zintegrowanych z elementami instalacji, wspierających prognozowanie wystąpienia zagrożenia pożarowego.
– Efektem wspólnych prac będzie innowacyjna platforma predykcyjna nowej generacji, która połączy dane z czujników temperatury, parametrów elektrycznych i pola elektromagnetycznego z hybrydowymi modelami sztucznej inteligencji. Powstanie prototyp rozwiązania gotowy do pilotażowego wdrożenia w rzeczywistych warunkach – mówi dr hab. inż. Ewa Raj, prof. uczelni, kierownik Katedry Przyrządów Półprzewodnikowych i Optoelektronicznych Politechniki Łódzkiej.
Opracowywana platforma ma zwiększyć bezpieczeństwo farm fotowoltaicznych i magazynów energii, ograniczyć ryzyko awarii oraz obniżyć koszty eksploatacji infrastruktury OZE. Rozwiązanie będzie rozwijane z myślą o wdrożeniach zarówno w Polsce, jak i na rynkach zagranicznych.
Projekt „Inteligentna platforma predykcyjna zagrożeń pożarem w fotowoltaice z zastosowaniem hybrydowych modeli opartych na AI, sensoryce oraz analizie anomalii” jest współfinansowany z programu Fundusze Europejskie dla Nowoczesnej Gospodarki 2021–2027, nr umowy FENG.01.01-IP.01-A19E/25-00. Całkowita wartość projektu wynosi 6 788 568,05 zł, w tym 5 748 513,14 zł dofinansowania ze środków UE.
