HydroZest

Demande initiale

• General Electric Renewable souhaitait mettre en place une solution IoT open source destinée au monitoring et à la maintenance prédictive de vannes des centrales hydroélectriques.

Problématique

• Solution d’acquisition de données physiques multimodales
• Recueil de données réelles
• Algorithmes de prédiction d’anomalies embarqués sur une faible quantité de données
• Autoadaptation des modèles en fonction de l’environnement
• PoC agile avec le besoin d’un produit industriel en fin de projet

Solutions

• Dérisquage technologique par le CATIE grâce la plateforme 6TRON
• Développement d’un système global constitué de 2 nœuds d’acquisition et d’un agrégateur
• Modèles prédictifs basés sur du machine learning
• Association avec Aguila Technologies pour l’industrialisation et la production en série
• Déploiement de 4 systèmes sur site

Avantages

• Détection et anticipation de dysfonctionnements et des pertes de rendement de la production électricité.
• Envois des statuts et des alertes sans communication des données brutes.
• Système d’acquisition évolutif pour de nouveaux cas d’usage.
• Création de nouvelles opportunités marché pour Aguila Technologies

Acteurs néo-aquitains impliqués dans le projet