Versorger
Use cases: Machine Learning Solutions
Die Schnittstelle zwischen der Datenindustrie und der Energieindustrie ist entscheidend, um Sicherheit und Umweltschutz zu maximieren. Maschinelles Lernen kann dem Versorgungssektor zusätzliche Vorteile bringen, wie das Minimieren von Risiken und die Verbesserung des Kundenerlebnisses. Modelle des maschinellen Lernens können auch den Betrieb in Echtzeit überwachen und verbessern, Muster analysieren und vorhersagen, während sie skalierbar und selbst-verbessernd sind.
Überwachung und proaktive Wartung von Infrastrukturen wie Pipelines oder Stromleitungen
Drohnen- oder Satellitendaten sind leicht verfügbar und trotz ihrer Komplexität können Modelle des maschinellen Lernens sie schnell analysieren, auch für ein großes Gebiet. Indem sie mit Mustern aus historischen Daten verglichen werden, kann ein Modell des maschinellen Lernens Abweichungen identifizieren und ein Echtzeit-Warnsystem erstellen, das Schäden frühzeitig erkennt, um Verluste zu minimieren.
Modellierung der Versorgung mit erneuerbarer Energie auf der Grundlage von Wetterdaten und Wolkenbedeckung
Auf Basis von Satellitenbildern einschließlich Wolkenbedeckung und historischen Wetterdaten können Modelle des maschinellen Lernens verwendet werden, um die Versorgung mit erneuerbaren Energien genau zu modellieren. Genau Vorhersagen können Kunden beispielsweise dabei helfen, sich auf Zeiträume mit niedriger Versorgung vorzubereiten.
Modellierung der Energiebedarf für die wirtschaftlichste Auslastung der Produktionskapazität
Plötzliche Anstiege im Energieverbrauch können problematisch für das Netzwerk sein. Ein Maschinenlernmodell kann Muster der Nachfrage lernen, basierend darauf können Vermögenswerte auf optimale Weise aufgeteilt werden. Die Analyse der wichtigen Merkmale, die das Modell gelernt hat, könnte Unternehmen dabei helfen, potenzielle Wege zur Verbesserung der Effizienz zu identifizieren.
