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    工程案例

    首頁 工程案例

    AI智能算法

    2021-04-02

    安極能AI智能算法


    異常數據檢測流程

    1.數據采集、上傳;初步讀取數據

    2.對數據進行特征工程;補充丟失值

    3.根據時間特征,分析其周期規律

    4.將數據可視化,查看是否滿足某種分布

    5.數據挖掘,提取數據異常點,優化算法

    算法.jpg


    技術價值

    利用有效的異常檢測手段,可以對電力數據進行監測,及時發現異常數據中潛在的信息及設備異常情況,不讓故障的擴散開來,減少電能損耗

    設備監控:異常檢測有助于檢查設備的運行狀態,保證設備的穩定運行;

    智能電網:通過異常檢測可以保證電網的穩定,節省人工的用,降低電網運作成本,使電網能夠有效且經濟的運行。


    自動定位故障發生位置


    故障定位-框架圖.jpg

    故障分析、定位流程

    1.高頻數據記錄分析;

    2.找出測試參數變化與故障發生處短路過渡電阻之間的關系;

    3.跟據電力信號在故障發生前在各個節點上的時序數據變化,挖掘故障發生點位置與電力數據變化之間的關系;

    4.達到自動定位的目的。


    多種分析方法

    基于形態學、能量和多判據的故障選線方式;

    實現對關鍵元器件、設備故障選線、判定的準確性和快速性,優化判定標準;

    大數據指導后續運維服務的開展。


    平臺自動預測報警

    AI賦能數據價值

    實時數據采集AI算法計算挖掘潛在異常發生因素的發生指數結合時間序列相似性異常匹配

    平臺、App提前發出異常預警安易自動派單、安排巡檢搶修

    報警.jpg



    算法自動生成用能報告

    客戶月度分析報表根據基礎數據,通過AI算法分析生成報告并進行可視化展示,對客戶用能潛在優

    化點及風險重點突出;維保巡檢項目詳盡,并拍照留檔,完善服務流程。

    報告.jpg

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