再生能源的興起導致能源領域發生重大變化。分散式能源發電變得越來越重要。太陽能和風能等波動的能源需要創新的能源儲存方式，或許可以使用電動車的電池。這些只是能源產業必須處理的一些問題。
管理這一切對電網提出了全新的要求
電網必須適應更複雜的能源生產和分配模式。
因此，電網將配備許多額外的傳感器
它們提供的數據需要轉換為對網路管理員有用的信息。其方法和技術通常稱為分析、資料科學和機器學習。
預測故障
VORtech 已為荷蘭的網路管理員完成了多個成功的項目，開發了對網路管理數位化至關重要的軟體。我們與我們的合作夥伴 First Consulting 一起集思廣益，討論如何使用大量感測器資料來預測電網故障。
故障可能有許多不同的原因，例如網路中組件的磨損和過載。感測器讀數很有可能包含宣布即將發生的特定類型故障的資訊。為了快速識別此類早期預警訊號，我們提出了「故障預測器」的概念。
結合專家經驗和機器學習
FailurePredictor 應將專家的經驗和知識與機器學習的力量結合。這將是一個兩階段的方法：
統計模型。首先，我們採用領域專家已知的模式和症狀，並以統計關係的形式表達它們，例如ARMA模型。然後，這樣的模型可 企業主電話號碼列表 以在操作中使用，並耦合到控制室中已使用的系統。它將為網路管理員提供一個工作原型，使傳統知識在控制系統中可用。這個早期版本的 FailurePredictior 的一個優點是結果很容易解釋，因為它們基於專家知識並使用相對簡單的關係。
機器學習模型
下來，我們將在數據中尋找預示組件即將發生故障但專家尚未知道的模式和症狀。當然，早期預警訊號很可能過於微妙或過於複雜，專家無法察覺。例如，預警訊號可能由多個不同感測器同時讀數的組合組成，這對於人類來說很難發現。如果有足夠的歷史數據，則可以使用機器學習技術來創建一個系統，該系統將自學哪些因素（組合）可以預測即將出現的問題。
此類技術的範例是隨機森
林和神經網路。由於 FailurePredictor 的第二個版本應該預測與最初的基於專家的系統相同（甚至更多）的故障，因此很容易確定其附加價值。同時，專家可以使用機器學習的結果來嘗試解釋預測並學習如何改善網路。
開源軟體
此系統的原型最好用Python實現
Python是目前最常見的機器學習程式語言。 Python 提供了強大的資料 微處理器硬體在環 (HIL) 測試：加速產品開發 科學函式庫，例如scikit-learn、pandas和StatsModels。對於特定應用，我們經常使用 Google 的TensorFlow。
所有這些工具都是開源的，可以免費使用。因此，所有版本的 FailurePredictor 對所有領域專家和網路管理員都是免費的。任何想要嘗試和改進它的人都可以進行額外的開發，無論是在商業界、學術界還是在家中。這樣，網路管理者就可以開始開放式創新，而不會受到繁瑣的長期授權的困擾。
我們相信，這樣的預警系統對網路管理員來說將是寶貴的資產，他們可以對網路中發生的任何情況更快、更有效地採取行動。損害和相關成本將會減少。
讓電網變得智能
未來，智慧演算法不僅會預測即將發生的故障，還會提出行動方案。隨著演算法證明其價值並獲得操作員的信任，它們可以向現場工程師發送通知，或在某些時候自行執行控制操作。
未來很可能是數據驅動的未來。理想情況下，網路管理員只需要在特殊情況下採取行動，例如極端天氣條件或主要資料流故障。確保人類在這種情況下仍然可以控製網絡，需要仔細考慮如何將機器學習放置在網路架構中。