Udfordring
Problemet er, at det er svært og dyrt at opnå den nødvendige monitorering med de løsninger der findes i markedet i dag, fordi man skal bryde ind i de flerleddede elkabler for at overvåge energistrømmene, og det er vanskeligt at etablere effektiv AI (Artificial Intelligence) dreven monitorering, fordi sensorerne ikke kan styres automatisk fra cloud AI løsningerne. Ikke desto mindre er den anslåede globale energimonteringsmarkedsstørrelse på 18 mia. EUR / år og vokser 7,5% p.a.
Kort sagt; det er dyrt og svært at opnå den nødvendige monitorering af flerledede elkabler for at implementerer AI løsninger til at overvåge energistrømme til realisering af energioptimeringer.
Idé til løsning
I dette store marked har vi udviklet en patenteret løsning, der kombinerer clamp-on sensorer med Cloud AI, og derved gør det muligt at overvåge energi-flowet fra ydersiden af elkablerne.
Projektleveringer
1. De grundlæggende metoder til tidssynkronisering og dataudveksling er implementeret som software-prototype (AU)
2. De grundlæggende metoder til kalibreringsalgoritmen, brugergrænseflader, cloud back-end opdateringer mv. er implementeret som software-prototype (ReMoni)
3. Løsningen er testet hos slutbrugerne og tilpasningerne er prioriteret (Expero og DEM)
4. Den samlede løsning er implementeret, testet og opdateret til TRL8 (ReMoni) Måned 15
Projektejer
Problemløsere
Projektet er finansieret af Energy Cluster Denmarks støtteprogram Fremme af innovation indenfor grøn energiteknologi (FIE), som tilbyder et 3-årigt støtteprogram, hvor små og mellemstore virksomheder sammen kan udvikle elektroniske innovative produkter med fokus på energi-optimering. FIE projektet støttes af Regionalfonden.
FASE 1: Konceptualisering
FASE 2: Udvikling og test
FASE 3: Demonstration og validering
FASE 4: Kommercialisering
Hans Jørgen Brodersen
Senior Project Manager
Tlf: +45 2688 0228
E-mail