English version of this page

PHMHydro Performance and Health Monitoring for Hydroelectric Powerplants

uh-project.vrtx, line 718, column 16: [call 'comp:project-timeframe-column']: vtk.web.decorating.components.DecoratorComponentException: Error rendering component 'project-timeframe-column': uh-project.vrtx, line 364, column 23: Unable to parse date value '2026-31-08' using string format 'null' (or any of the fallback formats)

Prosjektbeskrivelse

Vannkraftverk er ryggraden i det Norske kraftsystemet, og bidrar med mer enn 90 % av den totale normalårsproduksjonen. På grunn av den særegne norske naturen og vannressursene har kraftverkene i betydelig grad bidratt til Norges industrielle utvikling det siste århundret. Ettersom EU retter seg mot økt avhengighet av fornybar energi, med 32 % av det totale energibehovet fra fornybare energikilder innen 2030, har Norge kapasitet til å spille en større rolle i EU-nettet som "Europas grønne batteri".

Fremtidens strømnett trenger stabile og pålitelige energikilder som raskt kan møte behovet når for eksempel vindkraftproduksjonen er lav, og lagre overskuddsenergi produsert når vindkraftproduksjonen er høy. Norge er rik på vannkraft og har kapasitet til å møte disse kravene ettersom kraftproduksjonen kan økes raskt og energi kan lagres f.eks. ved å pumpe vann tilbake til reservoarene. For å oppnå dette må imidlertid vannkraftverkene ha høy pålitelighet og effektivitet forå sikre stabil leveranse, m.a.o. et stabilt strømnett. Kontinuerlig overvåking av tilstanden til kritisk utstyr som turbiner og generatorer, samt effektiviteten til utstyret, sikrer at vannkraftverkene drives lønnsomt og uten uønskede nedstengninger.

Deltakere

Publikasjoner

  • Shanbhag, Vignesh Vishnudas; Kandukuri, Surya Teja; Olimstad, Grunde & Schlanbusch, Rune (2025). Predictive maintenance of critical components in hydroelectric turbines: A review. IEEE Sensors Journal. ISSN 1530-437X. 25(17), s. 31959–31979. doi: 10.1109/JSEN.2025.3577692. Fulltekst i vitenarkiv
  • Kandukuri, Surya Teja; Tangrand, Kristoffer Meyer; Vognild, Lars Kristian & Olimstad, Grunde (2024). Automated Knowledge Graph Generation for Hydropower Plants using ISO 81346 and RAG-enhanced Large Language Models. I Gragger, Johannes; Colak, Ilhami & Kurokaw, Fujio (Red.), ICRERA 2025. IEEE. ISSN 9798331599898. doi: 10.1109/icrera66237.2025.11284013. Fulltekst i vitenarkiv

Se alle arbeider i NVA

  • Nguyen, Thien Phuoc; Mahmoud, Mahmoud S.; Huynh, Van Khang; Tran, Thi-Minh-Dung & Robbersmyr, Kjell G. (2025). Analytical Model-Augmented Supervised Machine Learning for Fault Diagnosis of WFSG with Limited Fault Samples. doi: 10.23919/icems66262.2025.11316950. Fulltekst i vitenarkiv
  • Nguyen, Phuoc; Islam, Anfaj; Han, Zehan; Huynh, Van Khang; Jha, Ajit & Robbersmyr, Kjell G. (2025). Multiple-winding Fault Classification in Wound Field Synchronous Generators Using Vibration Signals. doi: 10.23919/icems66262.2025.11317164. Fulltekst i vitenarkiv
  • Kandukuri, Surya Teja; Vognild, Lars Kristian; Schlanbusch, Rune & Olimstad, Grunde (2024). An investigation into the use of RDS-PS (ISO81346-10) for hydropower condition monitoring and performance analytics. Fulltekst i vitenarkiv

Se alle arbeider i NVA

Finansiering

Støttet av Forskningsrådet

Prosjektnummer: 333871

Publisert 27. feb. 2025 13:23 - Sist endret 13. aug. 2025 12:06