SBIR Phase I: No-code electric grid analytics platform for predictive maintenance planning and emergency response

SBIR 第一阶段:用于预测性维护规划和应急响应的无代码电网分析平台

基本信息

  • 批准号:
    2136505
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 25.6万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2021-11-15 至 2022-04-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The broader impact/commercial potential of this Small Business Innovation Research (SBIR) Phase I project is in helping in the design of a cost-effective resiliency strategy for defense against the impacts of climate change. Today, the U.S. experiences significantly more weather events imposing substantially more financial burden compared to 40 years ago. As climate change accelerates, communities will be forced to endure increased financial burdens protecting against and mitigating its impacts. Research carried out in this SBIR project is intended to help reduce these expenses. Utilities, cities, insurance companies, and municipalities are stakeholders in these resiliency efforts and will be looking for new tools to help mitigate the effects and reduce the costs of climate change. The research in this project will enable utilities to reduce resilience-related costs and reduce impact on businesses and local economies due to power outages. Such actions may benefit all communities, particularly poorer and marginal communities that often endure the worst impacts of climate change.This Small Business Innovation Research Phase I project aims to develop predictive analytics for tropical storms and wildfires and to integrate this functionality into a power grid analytics software platform. Three artificial intelligence/machine learning (AI/ML) tools will be implemented, qualitatively expanding on early prototypes: (1) in the satellite imagery (SI) domain, an optimized combination of deep-learning neural network (DLNN) techniques will be trained on large-scale satellite images, resulting in the world's first tree growth tracking and species identification tool; (2) a "Virtual Wind Tunnel" (VWT) will be augmented with computational fluid dynamics (CFD) and empirical physics modeling to estimate the probability of trees damaging power transmission assets during weather events forecast; and (3) towards a no-code user interface, existing natural language processing (NLP) will be expanded, with the goal of processing queries from engineers unfamiliar with AI/ML. Key questions addressed by the research include whether the software platform will be able to adapt to new utility customers and service areas without sacrificing performance, whether increased data resolution can be effectively leveraged to better predictive power, and whether the platform can continuously improve event prediction over time by learning from historical grid data.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
这项小企业创新研究(SBIR)第一阶段项目的更广泛影响/商业潜力在于帮助设计具有成本效益的抵御气候变化影响的弹性战略。今天,与40年前相比,美国经历了更多的天气事件,造成了更大的经济负担。随着气候变化的加速,社区将被迫承受更大的经济负担,以防止和减轻其影响。在这个SBIR项目中进行的研究旨在帮助减少这些费用。公用事业、城市、保险公司和市政当局都是这些弹性工作的利益相关者,他们将寻找新的工具来帮助减轻气候变化的影响并降低成本。该项目的研究将使公用事业公司能够降低与弹性相关的成本,并减少因停电对企业和当地经济的影响。这些行动可能使所有社区受益,特别是往往遭受气候变化最严重影响的较贫穷和边缘社区。这个小企业创新研究第一阶段项目旨在开发热带风暴和野火的预测分析,并将此功能集成到电网分析软件平台中。将实施三种人工智能/机器学习(AI/ML)工具,对早期原型进行定性扩展:(1)在卫星图像(SI)领域,深度学习神经网络(DLNN)技术的优化组合将在大规模卫星图像上进行训练,从而产生世界上第一个树木生长跟踪和物种识别工具;(2)利用计算流体动力学(CFD)和经验物理模型对“虚拟风洞”(VWT)进行增强,以估计天气事件预报中树木破坏输电资产的概率;(3)面向无代码用户界面,现有的自然语言处理(NLP)将得到扩展,目标是处理来自不熟悉AI/ML的工程师的查询。该研究解决的关键问题包括软件平台是否能够在不牺牲性能的情况下适应新的公用事业客户和服务领域,是否可以有效地利用增加的数据分辨率来提高预测能力,以及平台是否可以通过从历史电网数据中学习来不断改进事件预测。该奖项反映了美国国家科学基金会的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

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