Portefølje Naturvitenskap og teknologi ikon

Forskningssystemet

Portefølje Humaniora og samfunnsvitenskap ikon

Banebrytende forskning

Portefølje Samisk ikon

Samisk samfunn og kultur

Portefølje Demokrati, styring og fornyelse ikon

Demokrati og global utvikling

Portefølje Velferd, kultur og samfunn ikon

Velferd og utdanning

Portefølje Helse ikon

Helse

Portefølje Klima- og polarforskning ikon

Klima og miljø

Portefølje Landbasert mat, miljø og bioressurser ikon

Mat og bioressurser

Portefølje Energi, transport og lavutslipp ikon

Energi og transport

Portefølje Muliggjørende teknologier ikon

Muliggjørende teknologier

Portefølje Industri og tjenestenæringer ikon

Innovasjon

LTP2 Klima, miljø og miljøvennlig energi ikon

Klima, miljø og energi

LTP2 Samfunnssikkerhet og samhørighet ikon

Samfunnstryggleik og beredskap

LTP2 Fornyelse i offentlig sektor ikon

Velferdstjenester

Forsidebilde

Marin ikon

Petroleum og mineraler

LTP Hav ikon

Hav og kyst

LTP2 Muliggjørende og industrielle teknologier ikon

Mogleggjerande industrielle teknologiar

Tillit og fellesskap

LTP2 Utvikle fagmiljøer av fremragende kvalitet

Høg kvalitet og tilgjengeleg

LTP2 Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne ikon

Sterkare konkurransekraft og innovasjonsevne

LTP3 Helse

Et innovativt næringsliv ikon

Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne

Portefolje Petroleum Ikon

Portefølje Hav ikon

Portefølje Utdanning og kompetanse ikon

Portefølje Global utvikling og internasjonale relasjoner ikon

Portefølje Livsvitenskap ikon

Forsidebilde optimalisert

project-bank-technical

Muliggjørende teknologier bakgrunn

Marin bakgrunnsbilde

Statistikk

Prosjektbanken presenterer statistikk og informasjon om prosjekter med finansiering fra Forskningsrådet fra 2004. Statistikken er fordelt på blant annet tema, år, geografi og organisasjon. Prosjektbanken gir også detaljert informasjon om de enkelte prosjektene.

...eller se sammendrag og annen informasjon om prosjektene i utvalget ditt

Alle porteføljestyrer

En god beskrivelse av denne siden for søkemotoroptimalisering

Forside

Hvordan tildelingene fordeler seg på institusjoner, fylker, fagområder o.l....

Her er noen eksempler på søk du kan gjøre i Prosjektbanken

Alle langtidsplanmål

Veiledning: Hvordan bruke Prosjektbanken.no

Om Fritekstsøk

Ingen populærvitenskapelig framstilling tilgjengelig


Prosjektet med prosjektnummer {{project number}} ble ikke funnet

Teknisk beskrivelse

Oisann, her gikk noe galt. Kan du prøve å laste siden på nytt?  Dersom feilen vedvarer, vennligst kontakt oss.         

Se statistikk relatert til dette langtidsplanmålet

Se prosjekter relatert til dette langtidsplanmålet

knyttet til dette LTP-målet har blitt tildelt penger

har blitt tildelt til prosjekter knyttet til dette LTP-målet

har blitt tildelt til prosjekter knyttet til denne porteføljen

knyttet til denne porteføljen har blitt tildelt penger

Om Prosjektbanken

2017

2018

2015

2016

2019

2020

2021

2022

2023

2024

Kunnskapsdepartement

Nærings- og fiskerid

Energidepartementet

Klima- og miljødepar

Landbruks- og matdep

Samferdselsdeparteme

Diverse

Teknologi

Innlandet

LTP3 Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne

LTP3 Et kunnskapsintensivt næringsliv i hele landet

LTP3 Uttesting og kommersialisering av FoU

LTP3 Høy kvalitet og tilgjengelighet

LTP3 Fagmiljøer og talenter

LTP3 Klima, miljø og energi

LTP3 Miljøvennlig energi og lavutslippsløsninger

LTP3 Muliggjørende og industrielle teknologier

LTP3 IKT og digital transformasjon

LTP3 Samfunnssikkerhet og beredskap

LTP3 Samfunnsikkerhet, sårbarhet og konflikt

UoH-sektor

Instituttsektor

Næringsliv

Helseforetak

Offentlig sektor

Øvrige

Ukjent Sektor

Utlandet

ukjent

Portefølje Forskningssystemet

Portefølje Muliggjørende teknologier

Portefølje Energi og transport

Portefølje Banebrytende forskning

Portefølje Demokrati og global utvikling

Portefølje Innovasjon

Programmer

Frittstående prosjekter

Innovasjonsprosjekt

Politikk- og forvaltningsområder

Naturmangfold og miljø

Bransjer og næringer

Energi

Anvendt forskning

Digitalisering og bruk av IKT

Miljøteknologi

Klimarelevant forskning

Globale utfordringer

Verifisering, pilotering, demonstrasjon (ny fra 2014)

Miljøvennlig energi

IKT forskningsområde

Grunnforskning

Samfunnssikkerhet

Renewable energy on the high seas – science-informed and indigenous knowledge-based recommendations for regulatory and governance challenges

The high seas are those marine areas under no State's jurisdiction. So far, all marine renewable energy (RE) activity is being conducted under State's jurisdiction. However, recent advances in technology are raising the prospect of carrying out RE activity on the high seas. Currently, only seabed mining activities in the Area have been regulated. The Area is the seabed and ocean floor beyond the limits of State's jurisdiction. From the legal viewpoint, the main gap is a lack of an international regulatory framework, informed by participatory mechanisms and supported by scientific evidence, for RE activities on the high seas, especially regarding their environmental and social impacts. 
The primary project objective (O) is to provide the scientific community and policymakers with science-informed and indigenous knowledge-based recommendations in support of the development of  RE regulation on the high seas. 
Two specific Os are set to complement the primary O, namely:
O1 To advance the use of systematic consultation processes that facilitates research at the crossroads of marine sciences and law. 
O2 To advance critical knowledge and understanding of environmental pressing issues comparable to the regulation of RE on the high seas, such as deep-sea mining in the Area.
A multistep innovative methodology will be adopted, by integrating marine scientific knowledge, consultative processes, and advanced critical research in the subject matter. A case study (interdisciplinary and participatory) involving marine scientists, indigenous and coastal communities and policy makers will be conducted onboard the Research Vessel KronPrins Haakon at the beginning of the project. The case study outcomes will be analysed through critical legal analysis to build a knowledge base for policy recommendations. 
The project will advance the PI’s career in an international research environment, allowing her to generate independent, high-quality, and reproducible results.




Optimization of Free Space Optical Communication Link based Drones for Search and Rescue Operations in the Arctic Region

The Arctic region is witnessing more frequent shipping accidents than ever which require accurate search and rescue operations. The existing communication systems use drones with radio frequency (RF) technology, which has limited bandwidth and cannot offer 4G/5G connectivity due to harsh weather constraints. It further limits the capacity of drones and affects the resolution of images and videos. The current research proposes to design free space optical communication (FSOC) link-based drones that can enhance connectivity between multiple drones and rescue ships as well as the capacity of drones to produce high resolution images and videos. The proposed FSOC-based drones can provide highspeed connectivity than the existing RF technology. The research will collect atmospheric turbulences data from the Arctic region and use it for designing the FSOC link. Furthermore, to enhance the capacity of FSOC-based drones, the research will design advanced multiplexing schemes (Mode Division Multiplexing and Orthogonal Code Division Multiple Access) and to ensure link stability, omnidirectional receiver will be designed. The research will further evaluate the performance of proposed FSOC link under the impact of various atmospheric turbulences. The expected outcomes of this research will lead to the optimisation of FSOC-based drones in expanding search areas and improving communication systems for SAR operations in the Arctic region.

Evaluation of thermohydraulic characteristic of printed circuit heat exchangers in pseudocritical region for supercritical CO2 cycle

Currently, 28.2% of the total EU-28 greenhouse gas emissions come from the power sector, a large contributor to greenhouse gas emissions. Consequently, the emphasis of the research in power generation has swung towards assessing highly efficient and greener power cycles. In this reference, the novel supercritical carbon dioxide Brayton cycle (sCO2-BC) is an ideal choice that outstrips other formally well-known power cycles (Brayton & Rankine cycles). In sCO2-BC, the role of the pre-cooler is critical. It serves as a sink to the power cycle and regulates the conditions at the compressor's inlet. The compressor's inlet temperature is intended to be maintained close to the critical temperature of carbon dioxide (CO2) to achieve greater cycle efficiencies. However, exceptionally higher values of the specific heat capacity of CO2 near its critical point (up to 40 times higher than water) require exceedingly high water flow rates on the cold side to achieve the desired exit temperatures of CO2. Consequently, the pre-cooler's pumping power requirements become high enough to deteriorate the cycle's performance. This problem can only be mitigated by exploring new channel geometries with enhanced thermohydraulic characteristics. Therefore, the proposed study plan to characterize the complex thermohydraulic characteristics in the pseudocritical region of CO2 using a multifaceted technique that includes, experimental, numerical, and machine learning techniques. The proposed work will provide a step forward to the success of sCO2-BC technologies that, in turn, will facilitate its integration with the green energy resources (generation-IV nuclear reactors and solar concentrated plants), helping to meet the EU's 2030 climate and energy framework goals of achieving at least 32% share for renewable energy.

Bilberry Ecology and the Regeneration of forest Ecosystem Functioning

Human impacts such as clearcut harvesting have left forests bereft of the organisms that underpin their functioning. The decline of key plant species has reduced the capacity of forests to store carbon (C) and provide ecosystem services to the people of Europe. The regeneration of forest ecosystem functioning requires a deeper understanding of how the traits of its species can be linked to ecosystem processes. The BEREFT project aims to elucidate how the plant traits of bilberry, Vaccinium myrtillus, modulate the dynamics of C and nitrogen (N) within the boreal forest. The project combines advances in chemical ecology with an innovative experimental design situated in Norway pairing experimental plots in formerly clearcut forest plantations with those from near-natural forests. I will collect a comprehensive set of bilberry's chemical traits and test both in-situ and in-vitro experiments to determine the underlying mechanism linking bilberry traits to C and N dynamics. The project goes beyond the state-of-the-art in applying novel methods from chemical ecology to measure bilberry's traits and uses a creative design to link those traits to ecosystem functioning. Through the scope of traits measured and the innovation in experimental design pairing clearcut forests with near-natural forests, this project will significantly advance our knowledge of the ecology of Europe's forest ecosystems. I will receive training in chemical ecology to advance my career as an expert in data generation and exchange with the host my knowledge on long-term ecological experimentation and ecosystem functioning. The project will disseminate deliverables in trait data packages, an open-source chemical ecology pipeline, and a robust measure of the effect size of bilberry's impact on C and N in the boreal forest. Knowledge of bilberry's role in the forest C cycle can be exploited by forestry managers in efforts to maximize C storage to meet the EU's goal of carbon neutrality.

EOSC Beyond: advancing innovation and collaboration for research

EOSC Beyond overall objective is to advance Open Science and innovation in research in the context of the European Open Science Cloud (EOSC) by providing new EOSC Core capabilities allowing scientific applications to find, compose and access multiple Open Science resources and offer them as integrated capabilities to researchers. To do so, EOSC Beyond supports a new concept of EOSC: a federated and integrated network of Nodes operated at different levels, national, regional, international and thematic, to serve the specific scientific missions of their stakeholders. Further specific objectives of the project are to accelerate ‘time to product’ of new scientific applications with software adapters, enable Open Science with machine composability and dynamic deployment of shared resources, support innovation in EOSC with a testing and integration environment, and align the EOSC Core architecture and specifications to integrate with European dataspaces. The project extends the state of the art of the EOSC Core and adopts a co-design methodology, including requirements elicitation, software development and validation in collaboration with different use cases from EOSC national and regional initiatives (e-Infra CZ, Czechia, NFDI, Germany, and NI4OS, South East Europe region), thematic research infrastructures from Social Sciences and Humanities (CESSDA), Life Sciences (CNB-CSIC and Instruct-ERIC), Environmental Science (ENES and LifeWatch), and Health and Food (METROFood-RI). EOSC Beyond builds on the capacities of prospective EOSC Nodes and partners with multi-annual experience in developing solutions for large-scale federated digital infrastructures and aligns with the technical architecture and requirements of data spaces from different business sectors. Ultimately, EOSC Beyond supports Open Science in modern, data-intensive, and multidisciplinary research, facilitating resource discovery, access, and reuse across scientific communities, organisations, and countries.


CULTUral heritage in RurAL remote areas for creative tourism and sustainabilITY

The main objective of the project is to contribute to the promotion of cultural and creative tourism activities, considering the different capacities, resources, and specificities (material, creative, human...) of the territories, as a mean to help with the sustainable development of peripheral rural areas, favoring job creation and population settlement. For this, the potential of its cultural heritage will be researched, taking into account both the artisan material culture (techniques, materials, patterns and decorative elements), as well as the intangible culture (music, oral knowledge and culinary traditions) as a resource.
 
To promote non-seasonal tourism as a form of sustainable development with a stable population settlement we are going to research the crafts linked to the territory and their implications, but we will also carry out a documentation of the productive processes. First and foremost, we are going to cater to the necessities of the local communities and pay attention to aspects related to societal groups at risk of exclusion, such as women, the elderly and the youth.

All this will be developed from a multidisciplinary perspective, for which we will count on the various teams —most of them linked to different countries— that will be part of the consortium. Each of these partners will contribute to the development, as well as to the final result of the project through input directly related to their area of ??expertise: for example, among the collaborators we have intellectual teams specialized in the digitalization of heritage, research, or communication and dissemination, as well as as various institutions that will act as a testing ground for the more practical parts of the proposal. However, if something will characterize our work, it will be the constant collaboration between all parties, as well as the exchange of advice and experiences that will help to enrich collective knowledge and guarantee optimal results.

AQUASERV – RESEARCH INFRASTRUCTURE SERVICES FOR SUSTAINABLE AQUACULTURE, FISHERIES AND THE BLUE ECONOMY

The overarching objectives of AQUASERV are to bring together, enhance, integrate and customise RI capacities (including facilities, instruments and expertise) and through the provision of transnational access (on-site or remote) and/or virtual access, to significantly further scientific advance and promote and facilitate the implementation of European Common Fisheries Policy, the Farm to Fork Strategy, the Sustainable Blue Economy and the European Green Deal. 

AQUASERV will achieve these objectives by offering scientists from academia and business remote and on-site transnational (TA) and virtual (VA) access to an advanced set of European research infrastructures and its nodes related to research and management of marine and freshwater biological resources, food and biotechnology. These include the European Marine Biological Resource Centre ERIC (EMBRC), the Analysis and Experimentation on Ecosystems ERIC, The Aquaculture for Excellence for Aquaculture in Fish (Aquaexcel), and the Infrastructure for Promoting Metrology in Food and Nutrition (METROFOOD), as well as the International Council for Exploration of the Sea, both a service provider and stakeholder. It also includes the Research Infrastructure for Science and Innovation Policy Studies (RISIS) to bring contributions from the social sciences and to bring results nearer to policy makers ensuring societal impact. 

To enhance, integrate and customise RI capacities, collaboration between partners and new pipelines to meet the objectives of the project will be developed during the first 3 years and will make available  to users.  To ensure these capacities will not be lost, a sustainability work package involving stakeholders will address the project legacy.  

To maximize impact, AQUASERV will build a communication network among the partnership and develop a dissemination and outreach programme. Furthermore, an advanced training programme will be developed to capture future users and will be updated during the p

Harmonization of Advanced Materials Ecosystems serving strategic Innovation Markets to pave the way to a Digital Materials & Product Passport

The overarching objective of DigiPass is to enhance the digital maturity of the European communities that develop materials and intermediate products. The project will develop recommendations and clear routes toward digitalized circular business models. The overarching key result of DigiPass is to create a sustainable platform which includes support for Digital Materials & Product Passport and for collaborative innovation-by-design processes in a circular economy served by advanced materials. A business model for operating such a platform completes the overarching objective.
DigiPass is harmonizing and synergizing collected materials data sources and digital infrastructures. This will enable interoperability of data exchange, and standardization of advanced materials knowledge representation at all maturity levels. Accelerating the design, development, and production of advanced, safe, and sustainable chemicals and materials, as they are necessary for innovative products, calls for a collaborative approach involving different stakeholders to support durability, repair and overhaul, reuse, and recyclability of products. DigiPass project impacts all materials development communities over the whole circular value chain. 


Integrated Research Infrastructure Services for Climate Change risks

Adaptation to climate change requires in-depth understanding of climate change driven risks, including their determinants (hazards, exposure and vulnerabilities) and impacts to human, production and natural systems. Integrated Research Infrastructure Services for Climate Change Risks (IRISCC) is a consortium of diverse and complementary leading research infrastructures (RIs) covering disciplines from natural sciences to social sciences, across different domains and sectors. IRISCC provides scientific and knowledge services to foster cutting-edge research and evidence-based policymaking to improve Europe's resilience to climate change. IRISCC ensures a “one-stop-shop” for various user communities on climate change risk related RI services by setting up a dedicated Catalogue of services and related access management system both for granting transnational (onsite and remote) and offering virtual access. The Catalogue of services will be built through three consecutive releases, each delivering increasingly integrated services to its user communities. The IRISCC service integration will include Service Design Labs employing co-design and transdisciplinary action, and Service Demonstrators benchmarking the integrated cross-RI services. In addition to services aimed towards the scientific community, IRISCC will offer knowledge services aimed towards policymakers and other stakeholders. This is done together with risk management platforms. The research enabled by IRISCC contributes to future reports on climate change effects (IPCC, IPBES) as well as policy- and decision-making to meet the targets of climate adaptation strategies. IRISCC contributes to training a new generation of scientists to efficiently use RI services and for data stewardship. Data from IRISCC will be open and made available in compliance with FAIR principles and linked to European initiatives such as EOSC. Strong links will be created between IRISCC and current and future efforts under Horizon Europe.

Enhanced X(cross)-disciplinary Community-driven Imaging Technologies for Earth and Environmental material research

The EXCITE² Network is revolutionizing Earth and environmental material science research by consolidating a critical mass of 18 research facilities in 12 European and associated partner countries into a unified infrastructure and providing transnational access to advanced imaging technologies. This enables scientists to decipher complex processes within Earth materials at scales from nanometres to hundreds of centimetres, gaining unparalleled insight into the chemical and physical processes that govern, among others, environmental toxicity and its impact on human health, critical metal extraction for renewable energies, and the utilisation of Earth materials as long-term storage for climate-altering gases. The consortium fosters knowledge-sharing and talent attraction, bolstering the problem-solving capacity of the European Research Area. Moreover, EXCITE² is driving interdisciplinary collaboration and cross-fertilisation across academic institutions, scientific disciplines, and industry, propelling Europe towards a sustainable future. The initiative offers dedicated training programmes to a new generation of researchers within the European open science landscape, paired with access to world-class imaging facilities and expertise for problem-solving research and innovation. EXCITE² is introducing innovative service developments, such as artificial intelligence and leading-edge imaging experiments, to increase the user's problem-solving capacity. In addition, the consortium is implementing customised project valorisation strategies to maximize the impact of research outcomes in academia, society, and the economy. Citizen science projects allow the public to participate directly within the EXCITE² Network, contributing to solving EU challenges. As such, EXCITE² is paving the way towards a sustainable future, driving scientific excellence, and creating positive societal impact.

Model-based Testing of Cyber-Physical Systems (MBT4CPS)

Midlene fra IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon fordelt på år

Midlene fra IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon fordelt på fylker

Midlene fra IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon fordelt på fagområde

Chief research scientist

We use so-called Cyber-Physical Systems in our day-to-day life either knowingly or unknowingly. There is a broad spectrum of their applications ranging from simple applications as smart wristbands (e.g., recording health data) to complex applications such as systems deployed on the seabed for oil extraction. Undoubtedly, we envisage these systems to work reliably even when confronted with uncertain circumstances. However, the existing state-of-the-art system lacks approaches to deal with such a challenge. This project targets precisely this challenge, i.e., assuring that the applications of Cyber-Physical Systems (CPSs) work safely and reliably even in the existence of uncertain circumstances. As a starting point, the project aims to fill a small gap in the literature.

To solve this challenge we rely on devising new automated testing methods for the applications of CPSs facing uncertain situations. Given the breadth and depth of the topic we emphasized on dealing with the following two types of uncertain situations: 
 
First, we focused on uncertainties related to the security features implemented in CPSs. Such types of security features include confidentiality, authorization, and integrity, to name a few. Any loophole in the implementation of these features may lead to uncertain behavior of a CPS and consequently, could result in unwanted circumstances. We focused on testing the following two types of uncertainties: 1) Uncertainties in the security features that lead to uncertain operations of CPSs; 2) The behavior of security features in the presence of other types of uncertainties that may compromise the security of CPSs. We have defined a taxonomy to understand and classify security-related uncertainties in CPSs. Based on this taxonomy, we have developed a novel model-based security testing approach. Our approach explicitly considers security-related uncertainties during testing. Tests generated with our approach discover unknown security-related uncertainties, in addition to finding security-related faults under uncertainty. To validate our work, we used a smart grids case study.
 
Secondly, we focused on the uncertainties in the self-healing behaviors implemented in the applications of CPSs. CPSs are increasingly becoming intelligent systems and thus can heal themselves in the case of faulty situations. Self-healing behaviors are critical for the applications of CPSs since such types of behaviors allow them to recover from faults and avoid any harmful situations gracefully. We focus on testing self-healing behaviors in the existence of uncertain situations to assure that when these systems will be safe in real life applications, where uncertainty is unavoidable. We have developed specialized test modeling approach for creating executable test models for self-healing behaviors together with environmental uncertainties. To execute such models efficiently to find faults, we have devised new active machine learning-based test strategies to test drone applications. In addition, we have developed a testing approach to discover to discover unknown CPS behaviors under a variety of network conditions.  

In conclusion, we have developed new methods of testing CPSs with which one can systematically and automatically test CPSs under uncertainties in their applications. Once these well-tested systems are installed in real life these systems will be secure and safe and subsequently more reliable.

English Version:
Our daily life is increasingly relying on Cyber-Physical Systems (CPSs). We can find such systems in many safety and mission-critical domains such as robotics, logistics, healthcare, aerospace, and maritime applications. Tackling uncertainty in CPSs at an acceptable cost is essential to prevent severe failures in real life. Ensuring that CPSs will provide correct behaviors in the presence of uncertainty, we need to demonstrate that CPSs achieve a satisfactory level of safety, security, and robustness at an acceptable cost. To ensure the quality of the systems, we need to develop cost-effective methods for verification and validation of CPSs such as based on systematic and automated model-based testing (MBT).
Our goal is to improve the dependability (e.g., security and robustness) of CPSs with cost-effective model and search-based testing methods with a particular focus on known and unknown risky uncertainty. Unknown uncertainty is the one risk factor that can only be observed during the real operation of a CPS as opposed to the ones that are known at the design time. The consequence of risky uncertainty will be unwanted circumstances leading to potentially hazardous situations. We will achieve our goal by advancing the current state-of-art by developing new solutions for testing Cyber-Physical Systems based on sound theoretical foundations in the following steps. First, we will develop a solution for minimalistic modeling of different types of known risky uncertainties. Second, we will develop methods to intelligently evolve known models towards realistic and risky unknown uncertainty models (evolved models) using search algorithms (e.g., genetic algorithms mimicking natural selection). Third, we will develop methods to automatically generate test cases from the evolved models to test a CPS under unknown uncertainty. With our solutions, we will ensure that the CPSs will continue to operate appropriately even in uncertainty and possibly at a reduced quality of operation, rather than to fail.

Norwegian Version:
Vårt daglige liv er avhengig av Cyber-Fysiske Systemer (CFS-er) i økende grad. Vi kan finne slike systemer i mange sikkerhets- og samfunnskritiske domener som roboter, logistikk, helsetjenester, luftfart og sjøfart. Det er essensielt å håndtere usikkerhet i CFS-er til en akseptabel kostnad hvis man skal forhindre katastrofale feil i det virkelige liv. For å sikre at CFS-er vil oppføre seg korrekt i møte med usikkerheter må vi demonstrere at systemene kan være tilfredsstillende trygge, sikre og robuste, til en akseptabel kostnad. For å sikre denne kvaliteten må vi utvikle kostnadseffektive metoder for å verifisere og validere CFS-er, slik som metoden basert på systematisk, modellbasert testing (MBT).
Målet er å forbedre påliteligheten (sikkerheten og robustheten) til CFS-ene med kostnadseffektive modellbaserte testmetoder som spesielt tar for seg kjente og ukjente uforutsigbarheter. Ukjente uforutsigbarheter er den ene risikofaktoren som bare kan observeres under virkelige kjøringer av Cyber-Fysiske Systemer, i motsetning til de uforutsigbarhetene som er kjent ved utviklingsstadiet. Konsekvensen av risikable uforutsigbarheter er at uønskede omstendigheter fører til potensielt farlige situasjoner. Vi ønsker å nå målet vårt ved å videreutvikle dagens forskning og utvikle nye løsninger for å teste CFS-er basert på et solid teoretisk grunnlag. Først vil vi utvikle en løsning for minimalistisk modellering av ulike typer risikable uforutsigbarheter. Deretter vil vi utvikle metoder for intelligent evolusjon av kjente modeller mot realistiske og risikable ukjente usikkerhetsmodeller (utviklede modeller) ved å bruke søkealgoritmer som minner om naturlig utvalg. Det tredje steget går ut på å utvikle metoder som automatisk genererer eksempeltester fra de utviklede modellene for å teste en CFS for ukjente uforutsigbarheter. Med våre løsninger skal vi sikre at CFS-ene vil fortsette å være i korrekt drift selv om de skulle møte på uforutsigbarheter. Systemene vil muligens kjøre med redusert kapasitet, men driftsstans kommer ikke til å inntreffe i møte med risiko.

MBT4CPS: Evolving, Modelling and Testing Realistic and Risky Uncertain Behaviours of Cyber-Physical Systems

Prosjektet er et samarbeid mellom NVE, NTNU Gjøvik, University of Tulsa, Statnett og Elvia. 
FOU prosjektet vil ha fokus på sikkerhet i verdikjeden fra digitale sensorer i kraftsystemet til driftskontrollsystemet.  Lange leverandørkjeder med komponenter fra ulike produsenter krever ny tilnærming og metoder for å sikre den sikkerhet som kreves i kritisk infrastruktur. Disse problemstillingene er godt beskrevet i Olav Lysnes bok «The Huawei and Snowden Questions».[ISBN: 978-3-319-74949-5]
Forskningsprosjektet gir kraftbransjen ny kunnskap og økt kompetanse i IKT-sikkerhet, og vil  bygge opp en nasjonal cybersikkerhetskapasitet i kraftbransjen med spesielt fokus på reverse engineering.  Reverse engineering betyr å rekonstruere et forløp, eller å ta noe fra hverandre for å se hvordan de ulike delene henger sammen).  
Prosjektet skal bidra til å bygge en utdanningskapasitet ved NTNU Gjøvik som er nyttig og attraktiv for Elvia og hele kraftbransjen. Prosjektet bidrar til at Elvia, kraftbransjen og annen norsk kritisk infrastruktur samt myndigheter får mulighet til å verifisere sikkerheten i produkter som i dag tas i bruk uten at vi kjenner sårbarhetene. Dette er en kompetanse som mangler i Norge i dag.

PhD prosjektet har fokus på sikkerhet i verdikjeden fra digitale sensorer i kraftsystemet til driftskontrollsystemets kontrollrom.  Lange leverandørkjeder med komponenter fra ulike produsenter krever ny tilnærming og metoder for å sikre den sikkerhet som kreves i kritisk infrastruktur. Disse problemstillingene er godt beskrevet i Olav Lysnes bok «The Huawei and Snowden Questions».[ISBN: 978-3-319-74949-5]

Forskningsprosjektet gir kraftbransjen ny kunnskap og økt kompetanse i IKT-sikkerhet. Prosjektet bidrar til å bygge opp en nasjonal cybersikkerhetskapasitet i kraftbransjen med spesielt fokus på reverse engineering.  Reverse engineering betyr å rekonstruere et forløp, eller å ta noe fra hverandre for å se hvordan de ulike delene henger sammen.  

Utdanningsprogrammet er nytt, og doktorgradskandidatene utdannes delvis ved University of Tulsa i USA hvor kompetansen på dette området er velutviklet, og på NTNU Gjøvik, som er gradsgivende institusjon. Forskningsprosjektet er generert av NVE og utviklet i samarbeid med NTNU, University of Tulsa, Statnett og Elvia. 

PhD kandidaten skal bidra til at Elvia, kraftbransjen og annen norsk kritisk infrastruktur samt myndigheter får mulighet til å verifisere sikkerheten i produkter som i dag tas i bruk uten at vi kjenner sårbarhetene. Dette er en kompetanse som mangler i Norge i dag.

PhD kandidaten vil bli en faglig spydspiss i reverse engineering og cybersikkerhet og bidra til utdanne både eksperter i kraftbransjen og andre sektorer ved NTNU på Gjøvik. Utdanningen skal dekke kritisk og spesialisert kompetanse på reverse engineering og full stack security (fra maskinvare til programvare), menneskelig sårbarhet og fysisk sikring.

Reverse Engineering som metodikk for verifikasjon av sikkerhet i digitale verdikjeder i en kritisk infrastruktur.

Målerne i seg selv representerer en stor og krevende investering for både nettselskap og samfunnet. Først og fremst er målerne sett på som et verktøy for automatisk avregning og avlesning av strømforbruk med timesverdier. De kan imidlertid levere et stort antall tilleggsfunksjoner. Dette legger til rette for andre nytteverdier gjennom utnyttelse av analyse av AMS-data, nettdata og sammenkobling av ulike datakilder, og muligheten til å bygge opp gode databaser for historiske nøkkeldata fra distribusjonsnettet. Slike data vil kunne gi et bedre beslutningsgrunnlag for drift og investeringer. Dette er avgjørende for utviklingen av et smartere, mer fleksibelt og mer miljøvennlig energisystem, og at investeringene i nettet blir gjennomført så effektivt og optimalt for samfunnet som mulig. Prosjektet har arbeidet med flere demonstratorer med ulike datakilder. I en demonstrator er maskinlæring brukt for å detektere elbiler i AMS-data, mens en annen demonstrator tok for seg optimering av bryterstillinger i nettet basert på nettinformasjon. Det har også vært demonstratorer på å undersøke typiske forbruksmønstre til kunder (clustering) basert på AMS-data og deteksjon av periodiske/gjentagende hendelser (eksempelvis jordfeil på gatebelysning). Sistnevnte er basert på høyoppløselige PQ-data. Prosjektet har hatt flere studentoppgaver, blant annet sommerjobb tilknyttet deteksjon av periodiske hendelser og en masterstudent ved NTNU har arbeidet med clustering av AMS-data. Andre demonstratorer som er arbeidet med i prosjektet er blant annet; prediksjon av værrelaterte feil, spenningskvalitet (brudd på FoL og kundeklager), jordfeil (identifikasjon av årsak til jordfeil) og deteksjon av avbrudd og rapportering av lavspenningsfeil. Prosjektet har arrangert et hackathon for studenter hvor blant annet data fra HAN-porten på AMS-målere ble benyttet. https://blogg.sintef.no/sintefenergy-nb/hackathon-55-timer-a-komme-pa-en-god-ide-basert-pa-energidata/. Prosjektet presenterte resultater blant annet på Smartgridkonferansen, Brukerforum for spenningskvalitet og FASIT-dagene. Prosjektet har også jobbet med problemstillinger knyttet til personvern og anonymisering av data. NVE RME arrangerte på vegne av prosjektet også et åpent avslutningsseminar hvor resultater ble presentert ? opptak fra seminaret ligger her: https://www.nve.no/reguleringsmyndigheten/nytt-fra-rme/nyheter-reguleringsmyndigheten-for-energi/energy-analytics-hva-har-vi-laert/

ENERGYTICS (ENERGY analyTICS) skal utvikle og demonstrere bruksområder av analyseteknologi fra Big Data og data science for energiområdet ved å fullt utnytte AMS-funksjoner i reelle driftssituasjoner, det vil si med en stor mengde målere og dermed store mengder reelle datasett, innhentet og prosessert i sanntid. Prosjektet skal også demonstrere hvordan teknologi for beslutningsstøtte kan brukes i forskjellige anvendelser for å maksimere nytteverdien av disse dataene. Resultater fra tidligere prosjekter, der løsningen er konseptuelt beskrevet, skal testes og valideres på reelle data, og bidra til å fylle gapet mellom de rene forskningsprosjektene og implementasjon av bruksverdige og verdiskapende løsningene.

ENERGYTICS vil ta for seg fire utvalgte nytteområder i distribusjonsnettet. Det er lagt vekt på verdiskaping og utnyttelse av avansert funksjonalitet knyttet til de moderne AMS-målerne, samt evaluering av arkitekturer for helhetlig håndtering og utnyttelse av store mengder av strukturerte og ustrukturerte data hos nettselskap. 

Nytteområdene er: 
1. Drift av AMS og tilleggstjenester
2. Sanntidsanalyse av feil- og avbruddshendelser i distribusjonsnettet
3. Analyse av spenningskvalitet og forbruksdata 
4. Vedlikehold og reinvesteringsbeslutninger

ENERGYTICS: Demonstrasjon av Big Data Analytics i distribusjonssystemet

Prosjektet har undersøke hvordan ny smartgrid-teknologi kan utnyttes i det elektriske distribusjonsnettet til å redusere varighet av avbrudd i strømforsyningen og samfunnsøkonomiske kostnader ved avbrudd.
Et viktig element i smarte distribusjonsnett er å ta i bruk ulike sensorer for å detektere feil i nettet. Utnyttelse av denne informasjonen gir potensialer for reduksjon i både antall og varighet av avbrudd i strømforsyningen. Smartere feil- og avbruddshåndtering kan dermed oppnås gjennom at feil i nettet raskere detekteres, lokaliseres og isoleres. Dette gir en hurtigere gjenoppretting av strømforsyningen for de sluttbrukerne som har opplevd avbrudd. Sensorene kan også bidra til å redusere antallet koblinger under driftsforstyrrelser, og dermed resultere i færre kortvarige avbrudd og spenningsfall.
Informasjon om feil i nettet samles inn ved å knytte sensorene til driftskontrollsystemet og kombineres med informasjon fra ulike målinger i nettet til å beregne avstanden til feilstedet. Dette vil redusere tid til feilsøking og gi beslutningsstøtte for driftsoperatørene til å raskere kunne gjenopprette strømforsyningen.
Utnyttelse av slike smartgrid-teknologier kan videreføres i et såkalt selvhelende nett, der digitale komponenter og kommunikasjonsløsninger utnyttes til å overvåke nettet for automatisk å oppdage feil, isolere feilsted og gjenopprette forsyning til øvrige deler av nettet. Resultatet vil være ytterligere reduksjon i antall avbrudd og avbruddsvarighet.
Feilindikatorer, fjernkontroll, beregning av avstand til feilsted er i ferd med å testes/demonstreres i ni forskjellige nettdeler hos tre ulike nettselskaper. Den nye funksjonaliteten har gitt forbedrede arbeidsprosesser og beslutningsstøtte for feil- og avbruddshåndteringen. Dette vil bidra til å redusere driftskostnadene. I prosjektet er det utviklet en beregningsmetodikk og et verktøy for analyse av leveringspålitelighet hensyntatt slik smartgridteknologi. Dette er tatt i bruk hos ett av nettselskapene og har vært testet på reelle nett i samarbeid med bachelor- og masterstudenter. Prosjektet har avdekket potensialer for hurtigere feillokalisering, med reduksjon av både avbruddsvarighet og antall delavbrudd. Beregninger viser at avbruddskostnadene (KILE) kan reduseres med 30-50 % ved bruk av kort- og jordslutningsindikatorer og fjernstyrte seksjoneringsbrytere sammenlignet med dagens feil- og avbruddshåndtering. Det er estimert et potensial for Norge totalt på ca 125 MNOK pr år, i reduserte avbruddskostnader ved feil i høyspennings distribusjonsnett (1-22kV) som følge av å ta i bruk feilindikatorer og fjernstyrte brytere.

Prosjektet vil undersøke hvordan ny smartgrid-teknologi og -funksjonalitet kan utnyttes for å oppnå en bedre feil- og avbruddshåndtering i distribusjonsnettet og til å redusere kostnader ved ikke levert energi (KILE) på en samfunnsmessig rasjonell måte. 
 
Et viktig element i smarte distribusjonsnett er ulike sensorer som kan indikere feil som kortslutninger og jordslutninger. Utnyttelse av informasjon som slik teknologi gjør tilgjengelig, innebærer potensialer for reduksjon i både antall og varighet av avbrudd for sluttbrukere. Sensorene kan utnyttes for smartere feil- og avbruddshåndtering gjennom raskere feildetektering, 
-lokalisering og isolering av feilstedet etter feil i distribusjonsnettet.
 
Feilindikatorene kan knyttes til driftskontrollsystemet vha. Remote Terminal Units for innsamling av tilstandsinformasjon. Disse kan videre tilknyttes målere for innhenting av informasjon fra f.eks. spennings-målinger. Feilindikatorene vil også kunne bidra til å redusere antallet koblinger under driftsforstyrrelser, og resultere i færre kortvarige avbrudd og spenningsdipper. Målinger i nettet og estimering av feilsted, kombinert med beregninger av KILE, kan også utnyttes til å etablere beslutningsstøtte for smartere koblinger fra driftssentralen. Utnyttelse av slike smartgrid-teknologier kan videreføres i et såkalt self-healing (selvreparerende) nett.
 
For at nettselskapene skal bli trygge nok til å ta de nødvendige stegene for å ta den nye teknologien i bruk, må utstyret testes og demonstreres for å verifisere funksjonalitet og ønsket effekt for leveringspåliteligheten. Det må også utvikles ny metodikk som kan brukes til å kvantifisere effekten og til kost-nytte analyse av å ta i bruk teknologien. Den nye metodikken vil ha som formål både å identifisere hvor i nettet potensialene finnes og hvor løsningene er lønnsomme, og som beslutningsstøtte i driften. Prosjektet vil bidra til økt netteffektivisering, mer effektive arbeidsprosesser og reduserte KILE-kostnader.

0 antall prosjekter

NAERINGSPH-Nærings-phd

Reverse Engineering som metodikk for verifikasjon av sikkerhet i digitale verdikjeder i en kritisk infrastruktur.

Tildelt: kr 1,8 mill.

Prosjektperiode: 2021-2024

Sted: Innlandet

ENERGIX-Stort program energi

ENERGYTICS: Demonstrasjon av Big Data Analytics i distribusjonssystemet

Tildelt: kr 7,1 mill.

Prosjektperiode: 2017-2020

Sted: Innlandet

ENERGIX-Stort program energi

Feil- og avbruddshåndtering i smarte distribusjonsnett

Tildelt: kr 5,5 mill.

Prosjektperiode: 2015-2019

Sted: Innlandet