Teste Piloto de um Algoritmo de IA para Identificar Categoria e Causa de Faltas a partir de Registros de RDF

Quando 687 Registradores de Faltas Geram Dados Demais para Análise Humana

A Scottish Power opera uma rede de transmissão massiva com 687 registradores de faltas em 202 subestações—gerando aproximadamente 300 registros de faltas diários, porém apenas 15% fornecem insights acionáveis. Com uma equipe de análise de seis pessoas sobrecarregada pelo volume, a concessionária mudou da análise proativa de cada registro para investigação reativa somente após notificações da sala de controle. Mas quais sinais críticos de degradação de ativos estão sendo perdidos nos 85% não examinados?

Este artigo inovador documenta a implantação piloto pela Scottish Power de aprendizado de máquina para categorizar automaticamente registros de faltas e identificar causas raiz—resolvendo um problema que derrotou tentativas anteriores de automação baseada em regras.

O que você descobrirá:

Aprenda por que sistemas anteriores de análise automatizada baseados em regras falharam—eles simplesmente não conseguiam distinguir de forma confiável entre eventos de disparo, faltas passantes, afundamentos de tensão, operações de chaveamento e outras categorias, produzindo muitas classificações errôneas para serem úteis.

Explore o algoritmo de aprendizado de máquina Random Forest treinado com 1,5 milhão de registros históricos de faltas de múltiplas concessionárias, com 45.000 exemplos rotulados por especialistas. Entenda como a equipe superou desafios incluindo durações variáveis de registros, diferentes taxas de amostragem, múltiplos canais e severo desbalanceamento de classes onde alguns tipos de faltas aparecem uma vez a cada 10.000 registros.

Veja os resultados impressionantes: 97% de precisão em 10 categorias de faltas após refinamento iterativo, com zero erros detectados em 2.100 registros piloto analisados. Testemunhe um problema de transformador de potencial corretamente identificado que teria sido completamente perdido sob análise manual reativa—demonstrando a capacidade do algoritmo de capturar problemas em desenvolvimento antes que eles escalem.

Descubra a dupla capacidade—não apenas categorizar o tipo de falta mas identificar a causa raiz, atualmente incluindo descargas atmosféricas e problemas de transformadores de potencial, com contato de vegetação como próximo no roadmap de desenvolvimento.

Baixe este artigo para ver como a IA transforma a análise de registros de faltas de um fardo manual avassalador em um sistema automatizado inteligente que prioriza a atenção do analista em eventos verdadeiramente críticos.