Pilviset sääilmiöt ovat tullut entistä vakavammaksi ja yleisemmäksi viime vuosikymmenien aikana, aiheuttaen merkittäviä haasteita hyötyyhtiöille ja energiantuottajille. Australialainen Redfernissa sijaitseva käynnistyvä yritys Neara ratkaisee näitä haasteita hyödyntämällä tekoälyn (AI) ja koneoppimisen voimaa.
Neara mahdollistaa hyötyyhtiöiden luoda suurimittakaavaisia malleja sähköverkostoistaan ja arvioida mahdollisia riskejä kuten metsäpaloja ja tulvia. Käyttäen hyväksi tekoälyä ja koneoppimista, Nearan digitaaliset mallit simuloi äärimmäisten sääilmiöiden vaikutusta sähköntuotantoon, helpottaen nopeampaa sähkön palautusta, varmistaen hyötytiimien turvallisuuden ja lieventäen yleistä haittaa epäedullisista sääolosuhteista.
Kannustin Jack Curtis painottaa Nearan teknologian tärkeyttä vastatessaan yhä yleistyviin ja vakavampiin sääilmiöihin ympäri maailman. Alustan avulla energiahuoltoyritykset ja hyötyyhtiöt voivat ennakoivasti valmistautua mahdollisiin häiriöihin, joita voivat aiheuttaa voimakkaat tuulet, metsäpalot, tulvat ja jäätymiset.
Nearan tekoälyn ja koneoppimisen kyvyt on jo integroitu useiden hyötyyhtiöiden teknisten järjestelmien joukkoon ympäri maailman, mukaan lukien Southern California Edison, SA Power Networks, Endeavor Energy, ESB ja Scottish Power. Käynnistyksen mallit on koulutettu kattavilla tiedoilla erilaisista verkostoterritorioista ja ne hyödyntävät LiDAR-kuvia tarkasti simuloidakseen sääilmiöitä.
Yksi Nearan keskeisistä sovelluksista on ennakoiva metsäpalojen havaitseminen. Southern California Edison käyttää alustaa tunnistaakseen alueet, joilla kasvillisuuden syttyminen on todennäköisintä. Tämä parantaa paitsi palontorjuntatoimia, myös auttaa tarkastajia päättämään, minne mennä vaarantamatta omaa turvallisuuttaan.
Toinen menestystarina liittyy Nearan yhteistyöhön SA Power Networks -yrityksen kanssa Australiassa. Kokeiltuaan rajua tulvaa, SA Power Networks käytti Nearan digitaalista tulva-vaikutusmallinnusta vahinkojen arviointiin ja sähkölinjojen uudelleenkytkemisen suunnitteluun. Prosessi, joka kesti yleensä kuukausia, saatiin päätökseen vain 15 minuutissa, mikä mahdollisti sähkölinjojen uudelleenenergisoinnin ja sähkön palautuksen viiden päivän sijaan odotettujen kolmen viikon sijaan.
Tulevaisuuden näkymät huomioon ottaen Neara kehittää jatkuvasti tekoälyn ja koneoppimisen kykyjään. Yritys pyrkii auttamaan hyötyyhtiöitä saamaan enemmän arvoa olemassa olevista reaaliaikaisista ja historiallisista tiedoistaan ja aikoo laajentaa tietolähteiden valikoimaa, joita se voi käyttää mallintamiseen. Kuvantunnistus ja fotogrammetria ovat keskeisiä kehityskohteita. Tehokkaan teknologian hyödyntämisen avulla Neara muuttaa tapaa, jolla hyötyyhtiöt hallitsevat ja reagoivat säähän liittyviin riskeihin, varmistaen voimaverkkojen luotettavuuden ja kestävyyden.
Usein kysytyt kysymykset (FAQ) Nearan tekoälypohjaisesta teknologiasta hyötyyhtiöille:
K: Mihin Nearan teknologia pyrkii vastaamaan?
V: Nearan teknologia vastaa yhä vakavampien ja yleisempien äärimmäisten sääilmiöiden aiheuttamiin haasteisiin hyötyyhtiöille ja energiantuottajille.
K: Miten Neara käyttää tekoälyä ja koneoppimista?
V: Neara hyödyntää tekoälyä ja koneoppimista luodakseen suurimittakaavaisia malleja voimaverkoista ja simuloidakseen äärimmäisten sääilmiöiden vaikutuksia.
K: Mitä etuja Nearan teknologia tarjoaa?
V: Nearan teknologia helpottaa nopeampaa sähkön palautusta, varmistaa hyötytiimien turvallisuuden ja lieventää yleistä haittaa epäedullisista sääolosuhteista. Se auttaa hyötyyhtiöitä ennakoivasti valmistautumaan säähän liittyviin häiriöihin ja arvioimaan mahdollisia riskejä.
K: Mitkä yritykset ovat integroineet Nearan teknologian?
V: Nearan tekoälyn ja koneoppimisen kyvyt on integroitu useisiin hyötyyhtiöiden teknisiin järjestelmiin ympäri maailman, mukaan lukien Southern California Edison, SA Power Networks, Endeavor Energy, ESB ja Scottish Power.
K: Mikä on yksi Nearan teknologian keskeisistä sovelluksista?
V: Nearan teknologiaa käytetään ennakoivaan metsäpalojen havaitsemiseen, missä se auttaa tunnistamaan alueet, joilla kasvillisuuden syttyminen on todennäköisintä.
K: Mikä on esimerkki Nearan teknologian onnistuneesta käyttöönotosta?
V: SA Power Networks Australiassa käytti Nearan digitaalista tulva-vaikutusmallinnusta vahinkojen arviointiin ja sähkölinjojen uudelleenkytkemisen suunnitteluun rajun tulvan jälkeen. Prosessi, joka yleensä kesti kuukausia, saatiin päätökseen vain 15 minuutissa, mikä mahdollisti sähkön palautuksen viiden päivän sijaan.
K: Mitkä ovat Nearan suunnitelmat tulevaisuuden kehityksen osalta?
V: Neara pyrkii auttamaan hyötyyhtiöitä saamaan enemmän arvoa olemassa olevista reaaliaikaisista ja historiallisista tiedoistaan ja aikoo laajentaa tietolähteiden valikoimaa, joita se voi käyttää mallintamiseen. Se keskittyy kuvantunnistukseen ja fotogrammetriaan tulevaisuuden kehityksen osalta.
Keskeiset termit ja määritelmät:
1. Tekoäly (AI): Teoäly viittaa koneisiin, jotka on ohjelmoitu ajattelemaan ja oppimaan kuin ihmiset, mahdollistaen niiden suorittaa tehtäviä, jotka yleensä vaativat ihmisen älyä.
2. Koneoppiminen: Koneoppiminen on tekoälyn sovellus, jossa järjestelmät oppivat ja kehittyvät automaattisesti kokemusten perusteella ilman nimenomaista ohjelmointia.
3. Tekniikkaratkaisu (Tech Stacks): Tekniikkaratkaisut viittaavat ohjelmisto-, kehys-, ohjelmointikieli- ja työkaluyhdistelmään, joita käytetään sovelluksen tai teknologiaratkaisun rakentamiseen ja tukemiseen.
4. LiDAR-kuvat: LiDAR (Valon mittaus ja havaitseminen) on etäisyysmittausmenetelmä, joka käyttää lasersäteitä etäisyyksien mittaamiseen ja yksityiskohtaisen kolmiulotteisen tiedon luomiseen maan pinnasta.
Ehdotetut liittyvät linkit:
1. Southern California Edison
2. SA Power Networks
3. Endeavor Energy
4. ESB
5. Scottish Power
The source of the article is from the blog dk1250.com