🌩️ 利用人工智能和机器学习预测极端天气对电力网络的影响 🌩️
近几十年来，极端天气事件的频率和严重程度有所增加位于澳大利亚新南威尔士州的Redfern的公司Neara致力于帮助公用事业公司和能源提供商开发其电力网络的模型，包括潜在风险，如野火或洪水近期，该初创公司推出了人工智能和机器学习产品，可实现大规模网络模型和风险评估，无需进行手动调查
ENBLE探索了Neara如何利用AI保护公共事业免受极端天气的影响。
在过去的几十年里，极端天气事件的严重程度不仅增加了，而且发生的频率也更高。这给公用事业公司和能源供应商带来了重大挑战，因为他们需要确保他们的电力网络在面对这些环境威胁时具有弹性。悉尼红毯的初创公司Neara致力于利用人工智能和机器学习创建电力网络模型，并评估野火和洪水等极端天气事件所带来的风险。
Neara的革命性方法 💡
Neara最近推出了基于人工智能和机器学习的产品，使公用事业公司能够创建大规模的网络模型，并准确评估极端天气事件的影响，而无需进行人工调查。通过将尖端技术整合到他们的平台中，Neara旨在提高公共事业的基础设施分析的效率、准确性和成本效益。
人工智能和机器学习的力量 ⚡
Neara开发的基于人工智能和机器学习的功能已经被全球范围内的公用事业公司采用，包括Southern California Edison、SA Power Networks、Scottish Power和Endeavor Energy等。这些技术不仅能够使公用事业公司有效分析和评估现有基础设施，还能模拟极端天气事件对电力供应的影响，包括事件发生前、期间和之后。通过这样做，Neara的解决方案有助于增加电力恢复速度，优化操作安全性，并减轻与天气相关的挑战的总体影响。
Neara如何预测极端天气的影响 🌪️
Neara的平台允许能源供应商和公用事业公司通过准确预测极端天气可能导致的停电、野火或对网络可靠性构成威胁的情况来预测潜在风险。例如，该平台可以确定可能发生高风的区域，导致停电，或者确定洪水水位在此水位时需要关闭网络。此外，Neara还可以帮助公用事业公司识别可能损害电力网络可靠性和弹性的积冰和积雪区域。
训练模型：LiDAR的神奇 🌐
为了开发准确的公共事业网络数字模型，Neara利用了嵌入到数字网络中的人工智能和机器学习算法。轻型激光探测与测距（LiDAR）技术在捕捉和持续反馈数据到Neara平台上起着至关重要的作用。通过在超过一百万英里的各种网络领域训练其人工智能模型，Neara能够捕捉到细微的细节，并保证天气事件的模拟尽可能准确。
Neara的实际影响示例 🌍
Neara的创新技术已经在全球范围内产生了显著影响。例如，南加州爱迪生公司利用Neara的平台准确识别易发生植被火灾的区域，从而提高了检查团队的安全性，并减少了野火事故的风险。同样，澳大利亚的SA Power Networks利用Neara的数字洪水影响建模能力评估了2022-2023年River Murray洪水危机造成的损害。Neara的技术使得在洪水区域内快速分析了21,000个电力线路跨度，从而实现更快的重新通电和更快的恢复过程。
Neara的未来看好 🚀
Neara并未止步于此。该公司正在积极参与进一步的研发，重点是最大限度地发挥现有实时和历史数据的价值。Neara计划通过图像识别和摄影测量来扩展其建模数据来源。此外，该初创公司正在与Essential Energy合作，开发评估网络中每个资产的新功能，增强风险/价值分析的精确性，并降低极端天气事件中故障发生的可能性。
问答：解答您的疑问🔥
问：Neara的平台只关注与天气相关的风险吗？ 答：Neara的平台主要围绕减轻与极端天气事件相关的风险展开。然而，其人工智能和机器学习的能力也可以扩展到其他潜在威胁，如网络攻击或设备故障。
问：Neara的预测有多准确？ 答：Neara的预测基于大量数据进行强大的人工智能模型训练。虽然没有预测是100%准确的，但Neara的技术在评估风险和模拟极端天气事件的影响方面表现出高水平的准确性。
问：Neara的平台可以适应世界各地不同的公用事业网络吗？答：当然可以！Neara的平台具有灵活性，可以根据全球各种公用事业网络的需要进行定制。通过在不同的网络地区训练他们的AI模型，Neara确保准确的模拟和预测，无论地理位置如何。
问：Neara的技术会取代公用事业检查中的人工劳动吗？答：Neara的技术旨在增强和优化公用事业检查的效率，而不是完全取代人工劳动。通过自动化某些任务并提供有价值的洞察力，Neara的平台使检查团队能够更安全、更一致、更有效地工作。
问：Neara的技术的潜在未来应用有哪些？答：可能性是广阔的！Neara的解决方案可以扩展到各个领域，包括交通、电信和基础设施管理等。通过利用人工智能和机器学习，Neara有潜力在面对各种挑战时革新行业如何评估和减轻风险的方式。
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