Transformacja cyfrowa 5 ǀ Rozpoznawanie wzorców #42

W tym odcinku David Gopp, analityk danych i ekspert ds. transformacji cyfrowej w firmie OMICRON, omawia, w jaki sposób rozpoznawanie wzorców zapewnia optymalną jakość i wiarygodność danych pomiarowych z sieci energetycznych.

Wysokiej jakości dane pomiarowe z sieci energetycznej są niezbędne do przeprowadzania wiarygodnych ocen stanu urządzeń elektrycznych oraz prognozowania okresu eksploatacji aktywów. David wyjaśnia, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest skutecznie wykorzystywana do rozpoznawania wzorców w danych pomiarowych w celu identyfikacji nieprawidłowości oraz pomocy użytkownikom w weryfikacji dokładności pomiarów, co pozwala na uzyskanie bardziej wiarygodnych ocen.

David wskazuje również, w jaki sposób rozpoznawanie wzorców jest obecnie stosowane do oceny danych pomiarowych pochodzących z testów sieci elektroenergetycznych przeprowadzanych na urządzeniach elektrycznych, takich jak transformatory mocy, przekładniki prądowe, maszyny wirujące i linie napowietrzne. Sprawdza wiedzę słuchaczy w krótkim quizie, w którym mają odgadnąć, które urządzenie elektryczne najlepiej nadaje się do rozpoznawania wzorców, a pod koniec odcinka ujawnia prawidłową odpowiedź, podając konkretne przykłady.

Na koniec David opisuje, które rozwiązania firmy OMICRON do testowania systemów elektroenergetycznych już wykorzystują rozpoznawanie wzorców, aby pomóc użytkownikom w jak najefektywniejszej pracy z dużymi ilościami danych pomiarowych.

Warto również posłuchać 33. odcinka podcastu „Energy Talks”, w którym eksperci ds. transformacji cyfrowej, David Gopp i Lukas Klingenschmid, omawiają koncepcje gotowości danych i walidacji danych oraz ich kluczową rolę w cyfrowej transformacji branży energetycznej.