Test Pilote d'un Algorithme d'IA pour Identifier la Catégorie et la Cause des Défauts à partir d'Enregistrements DFR

Quand 687 Enregistreurs de Défauts Génèrent Trop de Données pour une Analyse Humaine

Scottish Power exploite un réseau de transport massif avec 687 enregistreurs de défauts dans 202 postes électriques—générant environ 300 enregistrements de défauts quotidiens, mais seuls 15% fournissent des informations exploitables. Avec une équipe d'analyse de six personnes submergée par le volume, le service public est passé d'une analyse proactive de chaque enregistrement à une investigation réactive uniquement après notification de la salle de contrôle. Mais quels signaux critiques de dégradation d'actifs sont manqués dans les 85% non examinés?

Cet article novateur documente le déploiement pilote par Scottish Power de l'apprentissage automatique pour catégoriser automatiquement les enregistrements de défauts et identifier les causes profondes—résolvant un problème qui a mis en échec les tentatives d'automatisation précédentes basées sur des règles.

Ce que vous découvrirez :

Découvrez pourquoi les systèmes d'analyse automatisée antérieurs basés sur des règles ont échoué—ils ne pouvaient tout simplement pas distinguer de manière fiable entre les événements de déclenchement, les défauts traversants, les creux de tension, les opérations de commutation et autres catégories, produisant trop de classifications erronées pour être utiles.

Explorez l'algorithme d'apprentissage automatique Random Forest entraîné sur 1,5 million d'enregistrements historiques de défauts provenant de plusieurs services publics, avec 45 000 exemples étiquetés par des experts. Comprenez comment l'équipe a surmonté les défis incluant des durées d'enregistrement variables, différents taux d'échantillonnage, plusieurs canaux et un déséquilibre de classe sévère où certains types de défauts apparaissent une fois pour 10 000 enregistrements.

Voyez les résultats impressionnants : 97% de précision sur 10 catégories de défauts après raffinement itératif, avec zéro erreur détectée dans 2 100 enregistrements pilotes analysés. Observez un problème de transformateur de tension correctement identifié qui aurait été complètement manqué lors d'une analyse manuelle réactive—démontrant la capacité de l'algorithme à détecter les problèmes en développement avant qu'ils n'escaladent.

Découvrez la double capacité—non seulement catégoriser le type de défaut mais identifier la cause profonde, incluant actuellement les coups de foudre et les problèmes de transformateurs de tension, avec le contact de végétation comme prochain élément sur la feuille de route de développement.

Téléchargez cet article pour voir comment l'IA transforme l'analyse des enregistrements de défauts d'un fardeau manuel écrasant en un système automatisé intelligent qui priorise l'attention des analystes sur les événements vraiment critiques.