Наоѓање вистински партнерства: Како комуналните претпријатија ги оценуваат продавачите на вештачка интелигенција

Светот на енергијата претрпува огромни промени, преиспитувајќи ги системите дизајнирани пред повеќе од еден век за да се направи простор за подем на попаметни, почисти технологии. Тоа е возбудливо време - практично секоја индустрија се електрифицира на некој начин, електричните возила (ЕВ) добиваат привлечност на пазарот и постои активна транзиција за поддршка на дистрибуирани енергетски ресурси (DERs), „мали енергетски ресурси“ кои обично се наоѓаат во близина на локациите. користење на електрична енергија, како што се соларни панели на покривот и складирање на батерии. Тоа последното е голема работа, и како Меѓународна асоцијација за енергија (ИЕА) посочува, брзото проширување на DER ќе го „трансформира не само начинот на кој се произведува електричната енергија, туку и начинот на кој таа се тргува, се испорачува и троши“ напред.

За набљудувач, целата оваа промена е позитивна, одржлива и одамна задоцнета. Но, практично кажано, брзото забрзување на обновливите извори на енергија и електрификацијата создава дополнителен стрес и ги оптоварува границите на нашата мрежа. Заедно со притисокот од обновливите извори на енергија, светските електроенергетски системи се соочуваат и со критични предизвици од екстремните временски настани поврзани со тековните климатски промени - суши во Европа, топлотни бранови во Индија, силни зимски бури во САД - сето тоа резултира со експоненцијален пораст на инспекцијата, одржувањето , и трошоци за поправка. Лидерите во комуналниот сектор сега се ласерски фокусирани на зголемување на модернизацијата на мрежата, доверливоста и еластичноста.

Фотографирајте, ќе трае подолго

За комуналните претпријатија, нивната опрема често е нивното најважно средство и бара постојано, прецизно одржување. Вршењето на ова одржување зависи од постојан прилив на податоци (обично во форма на слики) кои претпријатијата можат да ги анализираат за да откријат оперативни аномалии. Собирањето на тие податоци се врши на многу начини, од беспилотни летала и авиони со фиксни крила, до работници кои физички шетаат по локацијата. И со новата технологија како што се UAV/дронови и хеликоптерските камери со висока резолуција, огромната количина на податоци се зголеми астрономски. Од нашите разговори со многу комунални претпријатија знаеме дека комуналните претпријатија сега собираат 5-10 пати повеќе од количината на податоци што ги собрале во последните години.

Сите овие податоци го прават и онака бавниот работен циклус на инспекции уште побавен. Во просек, комуналните претпријатија трошат еквивалент на 6-8 месеци работни часови годишно за анализа на податоците од инспекцијата. (Обезбедено од интервју со клиент за услужна дејност на Западниот брег од комуналното претпријатие кое собира 10 милиони слики годишно) Голема причина за оваа презаситеност е што оваа анализа сè уште се прави рачно, и кога компанијата снима милиони слики од инспекција секоја година, процесот станува многу нескалабилен. Анализата за аномалии е толку одзема време, всушност, што повеќето од податоците се застарени до моментот кога тие се вистински прегледани, што доведува до неточни информации во најдобар случај и повторување на инспекциите или опасни услови во најлош случај. Ова е голем проблем, со високи ризици. Проценуваат аналитичарите дека енергетскиот сектор губи 170 милијарди долари секоја година поради дефекти на мрежата, присилно исклучување и масовни катастрофи.

Градење на полезноста на иднината со инфраструктурни инспекции напојувани со вештачка интелигенција

За да ја направиме нашата мрежа посигурна и поотпорна ќе бидат потребни две работи – пари и време. За среќа, ова е местото каде што новата технологија и иновации можат да помогнат во рационализирање на процесот на инспекција. Влијанието на вештачката интелигенција (AI) и машинското учење (ML) врз секторот за комунални услуги не може да се прецени. AI/ML е дома во оваа средина богата со податоци, и како што обемот на податоци станува се поголем, способноста на AI да преведува планини од информации во значајни увиди станува подобра. Според Utility Dive, „веќе постои широк договор во индустријата дека [AI/ML] има потенцијал да ја идентификува опремата со ризик од дефект на начин што е многу побрз и побезбеден од сегашниот метод“, кој се потпира на рачни инспекции.

Иако ветувањето за оваа технологија е неспорно, градењето сопствена приспособена програма за AI/ML во куќата е бавен, трудоинтензивен процес полн со компликации и пречки. Овие предизвици предизвикаа многу комунални претпријатија да бараат дополнителна поддршка од надворешни консултанти и продавачи.

3 работи што треба да се земат предвид при оценување на потенцијалниот партнер за вештачка интелигенција/МЛ

Кога барате партнер за AI/ML, постапките се повеќе важни од зборовите. Има многу масни компании кои би можеле да ѝ ветуваат на Месечината, но лидерите на комуналните претпријатија треба да научат неколку важни метрики за прецизно да го проценат влијанието. Меѓу најважните е како продавачот опишува/испорачува:

Раст на моделот со текот на времето – Создавањето разновидни збирки на податоци (податоци кои имаат многу аномалии за анализа) одземаат значително време (често неколку години) и одредени типови на аномалии не се појавуваат со доволно висока фреквенција за да се обучи успешен модел на вештачка интелигенција. На пример, обуката на алгоритам за забележување работи како гниење, дупки од клукајдрвец или 'рѓосани амортизери може да биде предизвик ако тие не се појавуваат често во вашиот регион. Затоа, не заборавајте да го прашате продавачот на AI/ML не само за количината на нивните збирки податоци, туку и за нивниот квалитет и разновидност.

Забрза – Времето е пари, а секој реномиран продавач на AI/ML треба да може јасно да покаже како нивната понуда го забрзува процесот на инспекција. На пример, Buzz Solutions соработува со Њу Јорк Power Authority (NYPA) да испорача платформа базирана на вештачка интелигенција дизајнирана значително да го намали времето потребно за проверка и анализа. Резултатот беше програма што можеше да ги анализира сликите на средствата во часови или денови, наместо месеците што ги направи претходно. Ова време заштеди им овозможи на групите за одржување на NYPA да им дадат приоритет на поправките и да го намалат потенцијалот за дефект.

Квалитет/прецизност – Во отсуство на реални податоци за AI/ML програмите, компаниите понекогаш ги дополнуваат синтетичките податоци (т.е. податоци што се вештачки создадени од компјутерски алгоритми) за да ги пополнат празнините. Тоа е популарна практика, и предвидуваат аналитичарите дека 60% од сите податоци што се користат во развојот на вештачката интелигенција ќе бидат синтетички (наместо реални) до 2024 година. податоци од реалниот свет (и човек-во-јамка интервенции) да се самопоправа. Размислете да побарате од продавачот нивната мешавина од вистински наспроти синтетички податоци за да се осигурате дека поделбата има смисла.

И запомнете, работата не завршува откако ќе го изберете вашиот партнер. Една нова идеја од Гартнер се одржува редовно “AI Bake-Offнастани – опишани како „брзо темпо, информативни сесии кои ви дозволуваат да ги гледате продавачите рамо до рамо како користат скриптирани демо снимки и заедничка база на податоци во контролирана поставка“ за да ги процените предностите и слабостите на секоја од нив. Овој процес воспоставува јасни метрики кои се директно поврзани со приспособливоста и веродостојноста на алгоритмите за AI/ML кои потоа се усогласуваат со деловните цели за комунални услуги.

Напојување на иднината на комуналната индустрија

Од поефикасни интеграции на работниот тек до софистицирано откривање аномалија на вештачка интелигенција, комуналната индустрија е на многу посветла патека отколку пред неколку години. Сепак, оваа иновација ќе треба да продолжи, особено затоа што мандатите за инспекција на T&D се удвојуваат до 2030 година и Владата најави одржување и одбрана на енергетската инфраструктура како врвни национални безбедносни приоритети.

Има уште работа пред нас, но еден ден ќе погледнеме наназад во ова време како период на пресврт, момент кога индустриските лидери се засилиле да инвестираат во иднината на нашата енергетска мрежа и да ги донесат комуналните услуги во модерната ера.