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数据推动变革–适应或脱离网格

丹·比斯利

来自智能电表和其他传感器以及传统资源的信息比以往任何时候都多。就像其他行业现在受到数据的推动和推动一样,现代电网也是如此。

如果公用事业要改善其运营和客户服务,则它们将需要克服当前的限制和限制,以确保他们能够访问最高质量的数据。

是什么阻碍了网络?

许多公用事业公司使用地理信息系统(GIS)来建模和预测操作系统中的网络行为。迄今为止,GIS无疑为组织提供了管理电气连接的最佳工具。

但是,技术进步正在改变游戏规则,而GIS不再提供导航和管理现代网格所需的所有工具,而现代网格则要求操作数据更加准确。

例如,GIS不能为现场人员提供执行职责所需的准确和及时的数据。GIS生成大量数据和信息时,通常反映的是设计和规划(已构建)透视图,而不是实际运行的透视图。

现代电网还呼吁使用高级配电管理系统(ADMS),该系统希望在无需人工干预的情况下做出运营决策。这需要操作的内容以及广泛的相关资产数据。

优化和修改的需要

为了确保GIS可以支持电气操作,将需要进行一些修改。这些包括:

提高网络更新速度提供准确的网络视图,以便及时进行操作部署机器学习(ML)算法以使相位和变压器连接与实际网络状况保持一致

ML是人工智能(AI)的一种形式,并且很可能是其时代最激动人心的新兴技术之一,因为它使公用事业能够利用不同类型的数据并在ADMS平台内做出更明智的决策。

例如,机器学习算法将使现场操作人员能够在自然灾害期间分析数据,以在停机期间分配替代能源,并确保改善的客户体验。

公用事业公司必须能够对复杂而苛刻的情况做出实时反应。通过使数据与实际操作条件保持一致,他们将显着改善其服务。

要在数据和现状之间取得和谐,就需要一个智能的数据管理解决方案(iDMS)来协调流程和系统数据。通过在日常操作中使用ML,公用程序可以利用附加的情报并创建虚拟的数据质量圈。

但是,传统公司和独立数据存储库使合并和聚合实际上难以实现。确定正确的模型以对齐所有信息将是获得高质量数据和改善现代网格服务运营的第一步。

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