能源和公用事业中的十大数据科学用例
能源部门正在不断发展,还有更多重要的发明和创新尚未到来。能源使用一直涉及其他行业,例如农业,制造业,交通运输等。因此,这些行业倾向于增加其每天消耗的能源量。在新技术应用和新能源开发方面,能源似乎要求很高。
能源部门和公用事业的快速发展直接影响社会发展。人们现在正面临着智能能源管理和消费,可再生能源的应用和环境保护的挑战。智能技术在解决这些问题上起着至关重要的作用。在本文中,我们将考虑能源和公用事业行业中最生动的数据科学用例。
故障概率建模
故障概率模型已在能源行业中占据一席之地。
机器学习算法在故障预测中的效率毋庸置疑。
主动应用故障概率模型有助于提高性能,预测功能中的偶发故障,从而降低维护成本。能源公司投入大量资金来维护机器和设备的正常运行。他们的业务意外失败会导致可观的财务损失。而且,对于依赖这些公司作为能源的人们来说,情况变得尤为严重。结果,能量提供者的总体可靠性和图像可能受到损害。
故障概率模型应用程序的输出是公司决策过程中必不可少的部分。它为公司管理迈出了一步提供了绝佳的机会。
中断检测和预测
尽管能源行业的公司做出了努力,但停电仍在发生,许多人没有电。在这方面,人们倾向于将停电视为电网故障。但是,停电是一种预防措施,这是自动保护系统运行的结果。
在过去的几年中,能源系统工程师使用静态算法和模型,而不是实时解决方案。如今,许多能源和公用事业公司都在积极升级其系统,以改善故障检测和预测的能力。现代智能断电通信系统能够:
预测天气状况对电网的影响
预测近期资产价值对电网的影响
通过智能电表事件检测可能的中断
在指定区域检测故障
实时过滤中断输入并识别中断类型
确认中断并就此事进行沟通。
中断检测和预测始于正确指标的确定和阈值。应该仔细分析每个中断事件,以找出根本原因。只有在那之后,预测算法才可以被应用来对将来发生故障的可能性进行建模。智能能源中断生态系统的应用允许提供准确的实时中断状态,以改善总体客户体验和满意度。
动态能源管理
动态能源管理系统属于管理负载的创新方法。这种类型的管理涵盖了与需求,分布式能源和需求侧管理有关的所有常规能源管理原则,以及诸如节能,临时负荷和需求减少等现代能源挑战。因此,智能能源管理系统已具备将智能终端设备,分布式能源以及先进的控制和通信功能相结合的能力。
大
数据分析在智能电网中为动态管理系统提供支持,因此在其中起着领导作用。这在很大程度上有助于优化提供商与消费者之间的能量流。能源管理系统的效率又取决于负荷预测和可再生能源。
动态能源管理组件通常包括智能能源最终使用设备,智能分布式能源,高级控制系统和集成通信体系结构。
动态能源管理系统处理通过实际方法和解决方案获得的大量数据。将大数据分析应用于此数据有助于评估性能并为能源管理提供明智的建议。
智能电网安全和盗窃检测
能源盗窃可被视为最昂贵的盗窃类型之一。因此,能源公司为防止这种情况付出了巨大的努力。智能电网的能源盗窃通常是通过直接接入配电电缆进行的。
为了预测和防止能源盗窃并防止金钱损失,大型能源公司和公司监视能源流量,以对某些可疑事件立即做出反应。为此,公司所有者倾向于使用高级计量基础架构,该基础架构能够报告能源使用实例和远程控制。
智能电网安全解决方案正变得越来越受欢迎。这些解决方案可能基于行为,因此它们会不断跟踪用户的行为以检测黑客并披露其预期的行为。
预防性设备维护
预防性设备维护依赖于在正常操作条件下监视当前设备状态和性能水平。要求进行此监视以通过基于特定指标预测可能发生的故障来防止设备故障。
为了获得最大的投资回报并在效率达到顶峰时使用复杂的机器和设备,与能源分配和公用事业相关的公司数十年来一直在进行预防性设备维护。智能数据解决方案,传感器和跟踪器用于收集定义的指标,处理和分析数据。基于输出,智能系统会提醒能源中断,机制运行不佳,并敦促人们做出正确,立即的决定。
需求响应管理
在不断寻求可再生能源以及有效利用能源的条件下,智能能源管理已成为其普及的高峰。成功进行能源管理的关键在于供需之间的平衡。高需求率和低需求率都会给能源供应商和消费者带来很多问题和成本。
因此,需求响应是一种随着时间的推移已证明其效率的策略。特定的实时管理应用程序和解决方案允许监视能源使用量度,定义活动选择并将能量流调整为当前需求率。此外,存在响应管理程序,鼓励消费者在特定时间使用能源并节省资金。因此,消费者有机会转向更好的定价方案,而供应商有机会在能源供应方面实现理想的平衡。
实时客户账单
公司渴望改善客户服务并提高客户满意度的想法并不奇怪。能源和公用事业公司并不落后于其他公司。他们努力使服务提供过程,计费和支付操作具有可见性,提高质量并消除延迟,误解或有争议的问题。公司使用大量的应用程序和软件来管理众多客户,计费,付款和发票。反过来,客户也有机会监视交易。
运营管理软件实时跟踪运营活动和交易,并在计费,支付,预付费和后付费服务以及通信服务方面立即采取行动。
提高运营效率
从本质上讲,效率是在比以前更短的时间内完成特定任务的前提。现代生活和日常事务的飞速发展使人们渴望在所有事情上都追求效率。
能源和公用事业公司使用智能数据应用程序和软件来检测值得优化的事项,运营和功能。实时监控提供有关时间,活动率,某些操作状态的数据。结合外部因素处理数据以定义平均效率。这里的数据科学用于各种情况的建模和各种情况下可能的效率预测。
优化资产绩效
所有可能的故障或能源供应延迟,计划外的服务中断或复杂性都会导致效率低下。通过监测绩效和资产可以防止或至少控制这种低效率。
有关资产运行状况,供需分析的实时数据有助于改善资产绩效。 数据驱动和业务分析工具和软件用于监视条件,成本和性能,以及定义评分方法和关键优先领域。 因此,它们增强了资产的可靠性,容量和可用性,并使成本最小化。您拥有的数据越多,您就可以做得越多,就可以更好地管理资产。
增强客户体验
能源和公用事业公司的工作有两个优先领域,与品牌整体声誉直接相关。这些是卓越的运营和客户体验,它们本质上是相互依赖的。智能技术的飞速发展和智能家居的日益普及为用户提供了新的机遇。因此,客户在选择公司或服务时变得更加老练。因此,对高质量服务的需求增加。
所有公司都在尽最大努力满足客户的需求和愿望。首先,应为此目的应用多个通信通道。Omni渠道为公司提供了宝贵的见解,以进行进一步处理。借助准确的分析,公司可以有效地揭示有关客户的人口统计,行为和情绪的信息。结果,他们可以定制个性化的建议,建议和服务。
结论
能源和公用事业公司承受着不断的压力,以24/7的可承受价格提供高质量的服务,而不会出现延迟和故障。人们在日常交易和工作中都依赖能源。由于技术的快速发展和进步,该行业每天都面临着新的机遇和新的挑战。
机器学习算法,分析模型和大数据解决方案可帮助公司管理和有效使用其资源,控制能流,调节网格,优化工作并避免可能造成巨大损失的错误。
实时和预测性分析以及数据科学解决方案的使用需要大量投资,并且要做好应对挑战,学习和引入新的复杂操作的准备。但是,数据科学在能源和公用事业领域的应用带来了很多好处。

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