Notícias da indústria
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O aprendizado de máquina ajuda a tornar a gestão de serviços públicos mais inteligente
08/12/2023
Hoje, estão surgindo mais empresas de serviços públicos inteligentes, um ecossistema completo de mercados complexos impulsionados pela tecnologia. Eles se beneficiam muito com o uso do aprendizado de máquina. Em particular, os domínios das redes inteligentes e da energia beneficiarão enormemente dos mais recentes progressos do BC e da IA. O sector energético e as infra-estruturas de que depende são muito complexos. Como resultado, são frequentemente atormentados por problemas de manutenção, falhas de sistemas ou equipamentos e desafios de gestão, que podem ser causados por uma variedade de factores, incluindo mau tempo, aumento da procura e alocação inadequada de recursos. Na verdade, estima-se que 61% a 86% da energia da rede dos EUA é desperdiçada devido à sobrecarga e ao congestionamento da rede.
Desafios de dados A rede inteligente fornece uma grande quantidade de dados, muitos dos quais podem ajudar os operadores a classificar os problemas. No entanto, a recolha e agregação destes dados é um grande desafio dada a grande quantidade de dados que passam pela rede. Por exemplo, considere sinais de bilhões de dispositivos diferentes e sinais de milhões de fontes de sinal na rede elétrica. Portanto, é uma tarefa extremamente difícil para os operadores acompanhar essas grandes quantidades de dados, o que muitas vezes leva à perda de insights, o que pode levar a falhas ou até mesmo a interrupções de energia mais graves. A recolha correcta destes dados é apenas parte do desafio. Após a coleta e comparação de dados, o uso desses dados sempre foi uma dor de cabeça para os cientistas de dados. Vários algoritmos devem ser construídos para descobrir os insights necessários para garantir a operação eficaz da rede. Portanto, eles devem ser mantidos continuamente para garantir a precisão, o que exige muito tempo e recursos do pessoal relevante.Como a automação ajuda Tal como muitas outras aplicações empresariais, aproveitar o poder da aprendizagem automática para automatizar processos de gestão de dados pode trazer grandes benefícios para a indústria energética. Algumas das aplicações mais adequadas incluem: Gestão de energia – o aumento repentino no uso de energia causará grandes problemas à rede elétrica. Ao alocar corretamente a energia de acordo com a procura, os operadores podem permitir a “gestão de carga” de toda a rede elétrica, poupar recursos quando necessário e, finalmente, implementar práticas mais ecológicas e eficientes. Previsão de falhas – usando o algoritmo correto, o operador pode prever melhor as falhas na rede antes de chegar ao cliente. Portanto, as empresas de energia podem evitar a insatisfação dos clientes e subsequentes perdas financeiras. Manutenção - a rede eléctrica cobre a maior parte dos países e é frequentemente atacada por muitas condições meteorológicas diferentes ao mesmo tempo, tais como ventos fortes numa área, raios noutra área e chuvas fortes em áreas completamente diferentes. Ele pode receber automaticamente sinais de manutenção e prever onde a manutenção pode ser necessária, para que os operadores possam priorizar o trabalho, economizar custos e reduzir o tempo de inatividade.Aprendizado de máquina prático O departamento de energia está adotando rapidamente a função de aprendizado de máquina para automatizar o modo de operação da rede elétrica, o que apresenta novos requisitos para a equipe de desenvolvimento. Para atingir esses objetivos e acompanhar os tempos, os desenvolvedores precisam acessar de forma rápida e fácil as funções de aprendizado de máquina. Eles não podem gastar semanas ou semanas para construir o código e a arquitetura que precisam para automatizar. Felizmente, existem soluções disponíveis que tornam isso possível, permitindo que os desenvolvedores testem aplicativos que suportam aprendizado de máquina de forma rápida e contínua, sem interromper o sistema. Ao colocar o aprendizado de máquina nas mãos dos desenvolvedores de aplicativos, as equipes podem obter valor com mais rapidez. Incorporar o aprendizado de máquina na plataforma de gerenciamento de dados é um método que pode ser usado pelos desenvolvedores. Finalmente, permite que a equipe de ciência de dados gaste mais tempo em inovação e menos tempo em construção e manutenção. Com o desenvolvimento contínuo da indústria, a operação de aprendizado de máquina (ML) também desempenhará um papel importante, tornando a rede elétrica mais inteligente, os serviços da operadora mais eficientes e a experiência do usuário com mais qualidade.
Desafios de dados A rede inteligente fornece uma grande quantidade de dados, muitos dos quais podem ajudar os operadores a classificar os problemas. No entanto, a recolha e agregação destes dados é um grande desafio dada a grande quantidade de dados que passam pela rede. Por exemplo, considere sinais de bilhões de dispositivos diferentes e sinais de milhões de fontes de sinal na rede elétrica. Portanto, é uma tarefa extremamente difícil para os operadores acompanhar essas grandes quantidades de dados, o que muitas vezes leva à perda de insights, o que pode levar a falhas ou até mesmo a interrupções de energia mais graves. A recolha correcta destes dados é apenas parte do desafio. Após a coleta e comparação de dados, o uso desses dados sempre foi uma dor de cabeça para os cientistas de dados. Vários algoritmos devem ser construídos para descobrir os insights necessários para garantir a operação eficaz da rede. Portanto, eles devem ser mantidos continuamente para garantir a precisão, o que exige muito tempo e recursos do pessoal relevante.Como a automação ajuda Tal como muitas outras aplicações empresariais, aproveitar o poder da aprendizagem automática para automatizar processos de gestão de dados pode trazer grandes benefícios para a indústria energética. Algumas das aplicações mais adequadas incluem: Gestão de energia – o aumento repentino no uso de energia causará grandes problemas à rede elétrica. Ao alocar corretamente a energia de acordo com a procura, os operadores podem permitir a “gestão de carga” de toda a rede elétrica, poupar recursos quando necessário e, finalmente, implementar práticas mais ecológicas e eficientes. Previsão de falhas – usando o algoritmo correto, o operador pode prever melhor as falhas na rede antes de chegar ao cliente. Portanto, as empresas de energia podem evitar a insatisfação dos clientes e subsequentes perdas financeiras. Manutenção - a rede eléctrica cobre a maior parte dos países e é frequentemente atacada por muitas condições meteorológicas diferentes ao mesmo tempo, tais como ventos fortes numa área, raios noutra área e chuvas fortes em áreas completamente diferentes. Ele pode receber automaticamente sinais de manutenção e prever onde a manutenção pode ser necessária, para que os operadores possam priorizar o trabalho, economizar custos e reduzir o tempo de inatividade.Aprendizado de máquina prático O departamento de energia está adotando rapidamente a função de aprendizado de máquina para automatizar o modo de operação da rede elétrica, o que apresenta novos requisitos para a equipe de desenvolvimento. Para atingir esses objetivos e acompanhar os tempos, os desenvolvedores precisam acessar de forma rápida e fácil as funções de aprendizado de máquina. Eles não podem gastar semanas ou semanas para construir o código e a arquitetura que precisam para automatizar. Felizmente, existem soluções disponíveis que tornam isso possível, permitindo que os desenvolvedores testem aplicativos que suportam aprendizado de máquina de forma rápida e contínua, sem interromper o sistema. Ao colocar o aprendizado de máquina nas mãos dos desenvolvedores de aplicativos, as equipes podem obter valor com mais rapidez. Incorporar o aprendizado de máquina na plataforma de gerenciamento de dados é um método que pode ser usado pelos desenvolvedores. Finalmente, permite que a equipe de ciência de dados gaste mais tempo em inovação e menos tempo em construção e manutenção. Com o desenvolvimento contínuo da indústria, a operação de aprendizado de máquina (ML) também desempenhará um papel importante, tornando a rede elétrica mais inteligente, os serviços da operadora mais eficientes e a experiência do usuário com mais qualidade.