NR-forsker vant KRAFTHACK

Martin Tveten hadde alltid lyst til å oppleve The Gathering da han var liten. Denne uka deltok han i sitt første hackathon – og fikk delt førsteplass sammen med kompanjong Per August Moen.

– Det var ikke forventa i det hele tatt, sier den unge forskeren og småler. – Men det er ganske gøy at det er en enkel, klassisk statistikkmodell vi vant med, og ikke en maskinlæring / kunstig intelligens-hypete modell. Så jeg føler at statistikk vant over maskinlæring med én mot kanskje en halv denne gangen.

NR-forskeren deltok sammen med stipendiat Per August Moen, og det er Statkraft i samarbeid med Energi Norge og Unifai som står bak dette første hackathonet i sitt slag.

I KRAFTHACK skulle en reell problemstilling løses, og invitasjonen gir en liten pekepinn om hvor høyt lista ligger: «I dette hackathonet inviterer vi innovative tenkere til å sette sin ekspertise på prøve og dele hvordan de vil bruke datavitenskap for å støtte overvåking av komplekst utstyr.»

Til vanlig forsker Tveten frem modeller på avvik som fanges opp av sensorer innenfor industrielle systemer som pumper, turbiner og motorer, han tok doktorgraden sin gjennom BigInsight (NR / UiO m.fl.) og er også veileder for Per August Moen, som er stipendiat ved UiO / dScience. – Vi trodde oppgaven skulle være litt annerledes, men vi oppdaget fort at dette handlet om å forutsi stresset turbinen utsettes for, som er et mye mer klassisk problem. Vi satte opp en veldig enkel modell, så la vi til noen egne faktorer – så fungerte det tydeligvis bra.

Oppgaven

Dette er oppgaven Martin, kompanjongen Per August Moen og de andre deltagerne skulle løse:

“Av de nærmere 1 700 vannkraftverkene i produksjon skiller ett anlegg seg ut – Kvilldal. Norges største anlegg, det er et vidunder av natur og ingeniørkunst, med fire turbiner som tar over 500 meter vannhøyde og omdanner det til elektrisk energi. Anlegget ligger 1,5 km inne i fjellet, noe som gjør tilgang (fysisk og internett!) og overvåking unikt kompleks.

Vannstrømsdynamikk er utfordrende, spesielt når du skal regulere 538 meter vann og samtidig vurdere behovene fra kraftmarkedet.

Kvilldal er utstyrt med fire Francis-turbiner, som er grunnleggende for å generere over 3 000 GWh energi hvert eneste år. Disse turbinene er underlagt et miljø i stadig endring med komplekse belastningskrav, da de må starte, stoppe og justere til varierende vannforhold. Disse skiftende lastene resulterer i påkjenninger på konstruksjonen, og det er viktig å overvåke turbinen for å minimere krefter på turbinkomponentene og opprettholde et høyt sikkerhetsnivå.

I denne utfordringen vil Statkraft dele et reelt datasett samlet inn fra en av turbinene som er installert i Kvilldal-anlegget. Turbinen er utstyrt med flere sensorer, inkludert strekkmålere, med støttende driftsdata (effekt, hastighet…).

Datasettet vil leveres i et tabellformat og gjøres tilgjengelig som CSV-filer (eller annen tilsvarende tabell). Datasettet vil bli forhåndsbehandlet for å imøtekomme kjente datafeil (f.eks. tapt tilkobling, sensorpålitelighet) slik at deltakerne kan fokusere på modelleringen i stedet for dataforberedelsen.”

(kilde: Energi Norge)