MANTEIA - Metodologie di eArlyfault detectioN, applicate su un sistema di accumulo TErmico, basate su tecniche di Intelligenza Artificiale

MANTEIA - Metodologie di eArlyfault detectioN, applicate su un sistema di accumulo TErmico, basate su tecniche di Intelligenza Artificiale

MANTEIA - Metodologie di eArly fault detection, applicate su un sistema di accumulo TErmico, basate su tecniche di intelligenza Artificiale

Bando MEDITECH n.3 - Finanziato dall'Unione Europea - Fondo Next Generation EU (PNRR) - M4C2  I2.3
CUP I83D24000130005

Beneficiari: Magaldi Power Spa

Durata del progetto: 12 mesi - avviato il 6 maggio 2024 

Magaldi R&D projects

L’obiettivo del progetto è lo studio di opportune tecniche di controllo predittivo per lo sviluppo di un software di "early fault detection", da applicare alla tecnologia MGTES di accumulo termico a letto fluidizzato.
La tecnologia MGTES, brevettata da Magaldi, consente di immagazzinare l'energia prodotta da fonti rinnovabili e di dispacciarla su richiesta per la produzione di vapore verde, a supporto della decarbonizzazione delle industrie energivore.

L’implementazione di algoritmi avanzati di “early fault detection” potrà contribuire ad ottimizzare il funzionamento e a mantenere l’elevata affidabilità del sistema.