如果有一种方法可以识别自然灾害的强度会怎样？好奇吗？这就是澳大利亚初创公司 Neara 的目标。其人工智能技术通过创建全面的电网模型来保护公用事业免受极端天气的影响。结合激光雷达和卫星数据，这些模型可帮助公司评估风险并模拟恶劣天气的影响，从而加快电力恢复并确保社区安全。
尼亚拉成立于 2019 年的澳大利亚初创公司最近 推出人工智能和机器学习产品 创建大规模网络模型。这有助于在不进行人工调查的情况下评估风险。该公司专注于为能源供应商和公用事业公司创建电网模型。其客户包括 Endeavour Energy、Essential Energy 和 SA Power Networks。Neara 还与 EMPACT Engineering 和南加州爱迪生公司合作。
根据 杰克·柯蒂斯（Jack Curtis）联合创始人兼首席商务官 Neara 增强了其人工智能和机器学习能力，以 开发公用事业网络和周围环境的综合模型。 这些模型有多种用途，例如模拟恶劣天气对电力供应的影响。这有助于加快电力恢复，确保公用事业团队的安全，并最大限度地减少天气事件的影响。
“恶劣天气发生的频率和严重程度的增加比任何单一事件都更能激励我们进行产品开发。最近，全球恶劣天气事件有所增加，电网也受到了这种现象的影响，” 柯蒂斯补充道。
公用事业公司或第三方捕获公司捕获激光雷达图像。客户以两种方式使用这些图像：不断用新数据更新 Neara 并从历史数据中获取见解。 “从本质上讲，我们让公用事业公司能够提前应对极端天气，准确了解极端天气将如何影响其网络，从而保证电力供应和社区安全。获取这些激光雷达数据的一个关键成果是创建数字孪生模型。与原始激光雷达数据相比，数字孪生模型才是关键所在。” 柯蒂斯补充道。
关于 Neara 的 AI 技术努力
Neara 的 AI 技术可保护公用事业免受极端天气的影响，其工作包括 南加州爱迪生，专注于自动处方。有了一致的数据，就可以更精确地识别火灾风险并确保更安全的检查。他们使用激光雷达和卫星图像来模拟野火蔓延因素。他们必须回答每个电线杆的 100 多个问题，并每年检查输电系统。
Neara 曾与 SA 电力网络 在 2022-2023 年墨累河洪水过后，澳大利亚的电网受损情况和风险得到评估。他们 15分钟内完成一份报告 分析 21,000 根电线跨度，这原本需要几个月的时间。得益于此，他们能够在 5 天内（而不是 XNUMX 周）恢复供电。
SA 电网公司使用 3D 建模来评估不同洪水水位对其电力分配网络的影响。这有助于预测电力线可能被切断的位置和时间。河水水位下降后，他们使用建模来规划沿河电力供应的重新连接。
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Neara 致力于改进公用事业行业的机器学习研究和开发，以优化其数据使用。他们专注于扩展数据源，特别是在图像识别和摄影测量方面。
Neara 的 AI 技术可保护公用事业免受极端天气的影响，并且它还与 Essential Energy 合作开发创新功能。他们共同的目标是让公用事业能够评估网络内的每一项资产，例如电线杆。
来源: Neara：基础设施智能化
