因此，电网将配备许多额外的传感器，并需要将它们提供的数据转换为对电网管理员有用的信息。实现这一目标的方法和技术通常被称为分析、数据科学和机器学习。
预测故障
VORtech 已为荷兰电网管理人员成功完成了多个项目，开发了对电网管理 最近的手机号码数据 数字化至关重要的软件。我们与合作伙伴 First Consulting 共同探讨了如何利用海量传感器数据预测电网故障。
故障可能由多种原因造成，例如网络组件的磨损和过载。传感器读数很可能会包含预示特定类型故障即将发生的信息。为了快速识别此类预警信号，我们提出了“故障预测器”的概念。
FailurePredictor 应该将专家的经验和知识与机器学习的能力相结合。这将采用两个阶段的方法：
统计模型。首先，我们提取领域专家已知的模式和症状，并将其以统计关系的形式表达出来，例如ARMA模型。该模型随后可用于实际操作，并与控制室中已投入使用的系统相结合。它将为网络管理员提供一个工作原型，使传统知识在控制系统中得以应用。FailurePredictior早期版本的优势在于，由于其基于专家知识并使用相对简单的关系，因此结果易于解释。