Ekstreme værhendelser har blitt stadig mer alvorlige og hyppige de siste tiårene, og utgjør betydelige utfordringer for kraftselskaper og energileverandører. Neara, en oppstart basert i Redfern, New South Wales, Australia, møter disse utfordringene ved å utnytte kraften i kunstig intelligens (AI) og maskinlæring.
Neara gjør det mulig for kraftselskaper å opprette modeller av sine strømnett i stor skala og vurdere potensielle risikoer fra faktorer som skogbranner og flom. Ved å bruke AI og maskinlæring simulerer Nearas digitale modeller virkningen av ekstreme værhendelser på strømtilførselen, noe som letter raskere strømrestaurering, sikrer sikkerheten til kraftteam og reduserer den overordnede påvirkningen av ugunstige værforhold.
Medgründer Jack Curtis understreker viktigheten av Nearas teknologi i lys av den økende frekvensen og alvorlighetsgraden av ekstreme værhendelser over hele verden. Plattformen muliggjør at energileverandører og kraftselskaper proaktivt kan forberede seg på mulige forstyrrelser forårsaket av høy vind, skogbranner, flom og is- og snøansamlinger.
Nearas AI- og maskinlæringsfunksjoner er allerede integrert i teknologistakkene til flere kraftselskaper globalt, inkludert Southern California Edison, SA Power Networks, Endeavor Energy, ESB og Scottish Power. Oppstartens modeller er trent på omfattende data fra ulike nettverksområder og benytter LiDAR-bilder for å nøyaktig simulere værhendelser.
En av Nearas viktigste bruksområder er forutsigbar skogbrannoppdagelse. Southern California Edison bruker plattformen til å identifisere områder der vegetasjonen er mest sannsynlig å antenne brann. Dette forbedrer ikke bare brannforebyggende tiltak, men hjelper også inspektører med å unngå risiko for egen sikkerhet.
En annen suksesshistorie innebærer Nearas samarbeid med SA Power Networks i Australia. Etter å ha opplevd alvorlig flom, brukte SA Power Networks Nearas digitale modellering av flomvirkninger for å vurdere skaden og planlegge omkobling av strømlinjer. Prosessen, som vanligvis tok måneder, ble fullført på bare 15 minutter, slik at kraftselskapet kunne gjenopprette strømmen innen fem dager i stedet for de planlagte tre ukene.
Fremover utvikler Neara kontinuerlig sine AI- og maskinlæringsfunksjoner. Selskapet har som mål å hjelpe kraftselskaper med å utnytte mer verdi fra sine eksisterende sanntids- og historiske data, og planlegger å utvide utvalget av datakilder de kan bruke for modellering. Bildeanalyse og fotogrammetri er blant fokusområdene for fremtidig utvikling. Ved å utnytte avansert teknologi transformerer Neara måten kraftselskaper håndterer og reagerer på værrelaterte risikoer, og sikrer påliteligheten og motstandsdyktigheten til strømnettverk.
Ofte stilte spørsmål (FAQ) om Nearas AI-drevne teknologi for kraftselskaper:
Spørsmål: Hva er formålet med Nearas teknologi?
Svar: Nearas teknologi tar sikte på å møte utfordringene som stadig mer alvorlige og hyppige ekstreme værhendelser utgjør for kraftselskaper og energileverandører.
Spørsmål: Hvordan bruker Neara AI og maskinlæring?
Svar: Neara benytter AI og maskinlæring for å opprette modeller av strømnettverk i stor skala og simulere virkningen av ekstreme værhendelser.
Spørsmål: Hvilke fordeler gir Nearas teknologi?
Svar: Nearas teknologi letter raskere strømrestaurering, sikrer sikkerheten til kraftselskapets team og reduserer den overordnede påvirkningen av ugunstige værforhold. Den hjelper kraftselskaper med å proaktivt forberede seg på forstyrrelser forårsaket av værhendelser og vurdere potensielle risikoer.
Spørsmål: Hvilke selskaper har integrert Nearas teknologi?
Svar: Nearas AI- og maskinlæringsfunksjoner er blitt integrert i teknologistakkene til flere kraftselskaper globalt, inkludert Southern California Edison, SA Power Networks, Endeavor Energy, ESB og Scottish Power.
Spørsmål: Hva er en viktig anvendelse av Nearas teknologi?
Svar: Nearas teknologi brukes til forutsigbar skogbrannoppdagelse, der den hjelper til med å identifisere områder der vegetasjonen er mest sannsynlig å antenne brann nøyaktig.
Spørsmål: Kan du gi et eksempel på vellykket implementering av Nearas teknologi?
Svar: SA Power Networks i Australia brukte Nearas digitale modellering av flomvirkninger til å vurdere skade og planlegge omkobling av strømlinjer etter alvorlig flom. Prosessen, som vanligvis tok måneder, ble fullført på bare 15 minutter, slik at kraftselskapet kunne gjenopprette strømmen innen fem dager.
Spørsmål: Hva er Nearas planer for fremtidig utvikling?
Svar: Neara har som mål å hjelpe kraftselskaper med å utnytte mer verdi fra sine eksisterende sanntids- og historiske data, og planlegger å utvide utvalget av datakilder de kan bruke for modellering. Fokuset for fremtidig utvikling er bildeanalyse og fotogrammetri.
Viktige termer og definisjoner:
1. Kunstig intelligens (AI): Refererer til simuleringen av menneskelig intelligens i maskiner som er programmert til å tenke og lære som mennesker, slik at de kan utføre oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens.
2. Maskinlæring: Maskinlæring er en anvendelse av AI der systemer automatisk lærer og blir bedre gjennom erfaring, uten å bli eksplicit programmert.
3. Teknologistakker: Begrepet teknologistakker refererer til kombinasjonen av programvare, rammeverk, programmeringsspråk og verktøy som brukes til å bygge og støtte en applikasjon eller teknologiløsning.
4. LiDAR-bilder: LiDAR (Lysdeteksjon og avstandsmåling) er en ekstern sannteknologi som bruker laserlys for å måle avstander og generere detaljert, tredimensjonal informasjon om jordoverflaten.
Foreslåtte relaterte lenker:
1. Southern California Edison (engelsk)
2. SA Power Networks (engelsk)
3. Endeavor Energy (engelsk)
4. ESB (engelsk)
5. Scottish Power (engelsk)
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl