Почему мы до сих пор миримся с простоями из-за отключения электроэнергии?

Одна из основных причин простоев и потери данных происходит не от хакеров или других гнусных действий, а от массовых отключений электроэнергии, вызванных неисправным оборудованием или «простоем» машины. Фактически, отключение питания приводит к серьезнейшей ИТ-катастрофе, с которой сталкивается большинство организаций. Например, в результате массового отключения электроэнергии в Сан-Франциско в апреле резко остановились компании, работающие в сфере высоких технологий, а также светофоры, автобусы и система BART.

Большинство предприятий не указали точные убытки, потому что многие все еще ведут переговоры с PG&E Corp., коммунальной компанией, ответственной за это, но некоторые заявили об убытках в размере от 100000 до 300000 долларов, что означает общие убытки в миллионы долларов для загруженного ИТ-сектора города. .

См. также: eleven-x продвигает свою маломощную сеть Интернета вещей по всей Канаде

Электроэнергия и инфраструктура

Сан-Франциско был не единственным городом, который пострадал от серьезного отключения электроэнергии в апреле прошлого года. В этом году в Нью-Йорке также произошли повсеместные отключения электроэнергии, в результате чего пассажиры оказались в туннелях метро в самый разгар утренних поездок. Это произошло после того, как Нью-Йорк ежегодно получал низкие оценки в своей Таблице успеваемости по инфраструктуре. Тем не менее, Нью-Йорк неизменно получает более высокие оценки от организации, чем страна в целом, что вызывает беспокойство.

Многие спрашивают, станут ли подобные вещи более распространенными в будущем, когда и без того перегруженные системы электроэнергетической инфраструктуры в крупных городах Америки стареют и перегружаются растущим населением. Станут ли перебои в подаче электроэнергии чем-то, с чем компании просто должны мириться? Я так не верю. Хотя эти проблемы реальны и представляют собой серьезную проблему для энергосистем, внедрение новых технологий позволит коммунальным предприятиям и их клиентам лучше подготовиться и, возможно, вообще избежать перебоев в подаче электроэнергии.

Есть хрустальный шар

Несмотря на эти проблемы, перебои в подаче электроэнергии потенциально не только становятся более редкими, но, возможно, их можно вообще избежать. Используя прогнозную аналитику, хрустальный шар технологий, как коммунальные предприятия, так и организации, которые от них зависят, будут лучше подготовлены к решению этих проблем. Прогностическая аналитика позволит персоналу получать ранние предупреждающие уведомления, когда проблемы кажутся неизбежными, что позволит им решить проблему до того, как произойдет отключение электроэнергии.

Некоторые проблемы могут быть обнаружены за несколько дней или недель до отключения электроэнергии. При использовании прогнозной аналитики для выявления этих проблем может происходить перемещение нагрузок и плановые отключения для минимизации ущерба. Организации смогут получить предварительное предупреждение об этих проблемах и предпринять соответствующие шаги для уменьшения потерь в течение этого периода времени. Кроме того, энергетические компании смогут заранее определить необходимые затраты на техническое обслуживание с помощью прогнозной аналитики. Например, до того, как системе потребуется техническое обслуживание, детали уже могут быть в пути.

Окна обслуживания также увеличатся, поскольку системы прогнозирования могут отслеживать состояние оборудования, чтобы обеспечить более точное понимание того, когда определенные системы необходимо заменить. Это сейчас происходит в сфере услуг. «Используя искусственный интеллект и машинное обучение, мы теперь можем оптимизировать графики обслуживания, назначать детали с повышенным риском для замены и гарантировать, что у технических специалистов есть правильные инструменты и запасные части, чтобы им не приходилось совершать ненужные и повторяющиеся поездки», - сказал Шахар Чен. , соучредитель компании Aquant из Нью-Йорка.

Реальные выгоды от таких систем трудно оценить количественно, но они существенны. Увеличение срока службы оборудования, повышение эффективности и повышение производительности будут ощущаться не только для энергетической компании, но и для всех клиентов этой компании.

Прогнозирующая аналитика и стихийные бедствия

Возможно, мы даже сможем предвидеть последствия стихийных бедствий для энергосистем благодаря машинному обучению с искусственным интеллектом. Исследователи из Техасского университета A&M недавно разработали интеллектуальную модель, которая может предсказывать эффекты высокоскоростного ветра в суровую погоду, так что деревья, которые могут упасть на линии электропередач в критических областях, будут обрезаны в первую очередь. На данный момент такая работа выполняется на произвольной основе. Прогнозирование оптимального графика обрезки деревьев - лишь одно из приложений модели. «Любые данные об окружающей среде, которые имеют какое-то отношение к энергосистеме, могут быть введены в эту структуру прогнозирования, - говорит доктор Младен Кезунович, который разработал систему с несколькими аспирантами.

В регионах, где повторяющиеся суровые погодные условия являются фактором, Exacter, компания IoT, занимающаяся электрическими системами, заявляет, что ее алгоритмы могут идентифицировать оборудование, которое вышло из строя или показывает признаки отказа, до того, как разразится сильный шторм. Затем коммунальные компании уделяют приоритетное внимание профилактическому обслуживанию наиболее густонаселенных и пострадавших местах. После урагана они проводят оценку состояния, чтобы как можно скорее запустить электрические системы.

См. также :Nokia помогает превратить Чэнду в интеллектуальную электростанцию ​​

Беспроигрышный сценарий

Прогнозная аналитика обеспечивает беспроигрышный сценарий для коммунальных компаний и организаций, которые от них зависят. Уведомляя группы о надвигающихся рисках (потенциальное отключение электроэнергии), они могут предпринять необходимые действия для уменьшения ущерба и завершения ремонта. Кроме того, у компаний будут предварительные предупреждения о предстоящих простоях и они смогут принимать собственные меры. Производительность и эффективность повсюду повысятся.

Что действительно интересно, так это то, как искусственный интеллект и машинное обучение могут дать такую ​​незамедлительную практическую информацию. Коммунальные компании уже начали применять прогнозную аналитику и в ближайшие годы будут наращивать свои расходы в этой области. По данным Navigant Research, к 2023 году коммунальные предприятия потратят 50 миллиардов долларов на оборудование для мониторинга сети. Таким образом, хотя инфраструктура и системы действительно нуждаются в обновлении, наши достижения в области технологий могут решить эти большинство проблем до того, как может произойти еще один дорогостоящий и неудобный сбой. Во всяком случае, это мой прогноз.