機械学習は公共事業の管理をよりインテリジェントにするのに役立ちます

現在、よりインテリジェントなユーティリティが登場し、複雑なテクノロジー主導の市場のエコシステム全体が形成されています。 彼らは機械学習の使用から大きな恩恵を受けています。 特に、スマートグリッドとエネルギー分野は、ML と AI の最新の進歩から大きな恩恵を受けるでしょう。 エネルギー部門とそれが依存するインフラは非常に複雑です。 その結果、メンテナンスの問題、システムや機器の故障、悪天候、需要の急増、不適切なリソースの割り当てなどのさまざまな要因によって引き起こされる管理上の問題に悩まされることがよくあります。 実際、米国の送電網のエネルギーの 61% ～ 86% が送電網の過負荷と混雑により無駄になっていると推定されています。 データの課題スマート グリッドは大量のデータを提供し、その多くはオペレーターが問題を分類するのに役立ちます。 ただし、グリッドを通過する大量のデータを考慮すると、このデータの収集と集約は大きな課題です。 たとえば、何十億もの異なるデバイスからの信号や、電力網内の何百万もの信号源からの信号を考えてみましょう。 したがって、オペレーターにとってこれらの大量のデータを常に管理することは非常に困難な作業であり、多くの場合洞察力の喪失につながり、故障やさらに深刻な停電につながる可能性があります。 これらのデータを正しく収集することは課題の一部にすぎません。 データの収集と照合の後、データ サイエンティストにとって、これらのデータの使用は常に頭の痛い問題でした。 グリッドの効果的な運用を保証するために必要な洞察を発見するには、さまざまなアルゴリズムを構築する必要があります。 したがって、精度を確保するために継続的に保守する必要があり、関係者に多大な時間とリソースが必要となります。自動化はどのように役立つのか他の多くのビジネス アプリケーションと同様に、機械学習の力を活用してデータ管理のプロセスを自動化すると、エネルギー業界に大きな利益をもたらすことができます。 最も適したアプリケーションには次のものがあります。 エネルギー管理 - エネルギー使用量の急増は電力網に大きな問題を引き起こします。 需要に応じてエネルギーを正しく割り当てることで、事業者は電力網全体の「負荷管理」を可能にし、必要に応じてリソースを節約し、最終的にはより環境に優しく、より効率的な実践を実現することができます。 障害予測 - 正しいアルゴリズムを使用すると、オペレーターは顧客に連絡する前に系統障害をより適切に予測できます。 したがって、エネルギー会社は顧客の不満とそれに伴う経済的損失を回避できます。 メンテナンス - 送電網は国のほとんどの地域をカバーしており、ある地域では強風、別の地域では雷、まったく異なる地域では大雨など、多くの異なる気象条件に同時に襲われることがよくあります。 メンテナンス信号を自動的に受信し、メンテナンスが必要な場所を予測できるため、オペレーターは作業に優先順位を付け、コストを節約し、ダウンタイムを削減できます。実践的な機械学習エネルギー部門は、電力網の動作モードを自動化するために機械学習機能を急速に導入しており、開発チームに新たな要件を提示しています。 これらの目標を達成し、時代に追いつくために、開発者は機械学習機能に迅速かつ簡単にアクセスする必要があります。 自動化する必要があるコードとアーキテクチャを構築するのに何週間も費やす余裕はありません。 幸いなことに、これを可能にする利用可能なソリューションがあり、開発者はシステムを中断することなく、機械学習をサポートするアプリケーションを迅速かつシームレスにテストできます。 機械学習をアプリケーション開発者の手に委ねることで、チームはより早く価値を得ることができます。 データ管理プラットフォームに機械学習を組み込むことは、開発者が使用できるようにする方法です。 これにより、最終的にデータ サイエンス チームは、構築やメンテナンスにかかる時間を減らし、イノベーションにより多くの時間を費やすことができるようになりました。 業界の継続的な発展に伴い、機械学習 (ML) の運用も役割を果たし、電力網がよりインテリジェントになり、オペレーター サービスがより効率的になり、ユーザー エクスペリエンスがより高品質になります。