Faida:
- Uwezo wa kutambua muundo, vitengo na matatizo ya kawaida ya ubora wa SCADA, mita mahiri na data ya soko
- Uwezo wa kugundua data iliyokosekana, wauzaji na shida za muhuri wa wakati na akili ya bandia na kuanzisha mtiririko wa kusafisha.
- Uwezo wa kuthibitisha mitego kama vile azimio, eneo la saa na wakati wa kuokoa mchana katika mfululizo wa muda wa nishati katika pato la AI.
Takriban uchanganuzi wote wa nishati huanza na mfululizo wa saa: vipimo vilivyopangwa kwenye mhimili wa wakati. Matumizi ya dakika 15 ya mita, kasi ya pili ya mzunguko wa turbine, mkondo wa kila saa wa feeder (mstari wa usambazaji) - yote ni mfululizo wa wakati. Katika kitengo hiki, tutajifunza data ya nishati inatoka wapi, ni mitego gani iliyomo, na jinsi ya kutumia akili bandia kufanya data hii kuaminika. Wacha tuanzishe kanuni hii tangu mwanzo: hata uchambuzi wa busara na data chafu hutoa matokeo chafu. Katika uhandisi wa nishati, muda mwingi hautumiwi kwa mfano, lakini kwa kufanya data ya kuaminika, na akili ya bandia hutoa mchango salama zaidi katika sehemu hii.
Vyanzo na Muundo wa Data ya Nishati
Data ya nishati huja hasa kutoka kwa vyanzo kadhaa. SCADA (udhibiti wa usimamizi na mfumo wa kupata data) hukusanya vipimo vya papo hapo kutoka kwa ubao wa kubadili na vifaa vya gridi ya taifa; Kawaida huwa katika azimio la sekunde au dakika na inajumuisha idadi kama vile voltage, sasa, nguvu na halijoto. Data ya mita mahiri kwa kawaida hupima matumizi kwa muda wa dakika 15 na ndiyo msingi wa uchanganuzi wa bili na mahitaji. Data ya hali ya hewa (joto, miale, kasi ya upepo) ni pembejeo ya utabiri wa uzalishaji na mahitaji. Data ya soko (bei za saa) ni mchango wa uchambuzi wa kiuchumi.
Kipengele cha kawaida cha data hizi ni kwamba zina muhuri wa muda (lebo ya tarehe ambayo kila kipimo kinafaa) na thamani moja au zaidi za kipimo. Hili ndilo jambo muhimu zaidi: ikiwa muhuri wa muda haueleweki kwa usahihi, kila kitu kingine huanguka.
Azimio, Eneo la Saa na Mitego ya Kuokoa Wakati wa Mchana
Sehemu kubwa ya kushangaza ya makosa katika data ya nishati hutoka kwa mhimili wa wakati. Hebu tuangazie mitego mitatu hasa.
Mkanganyiko wa azimio. Je, mita inaripoti nishati ya dakika 15 (kWh) au nguvu ya papo hapo (kW)? Kuziongeza hutoa matokeo tofauti: wastani wa maadili manne ya kW kwa dakika 15 ni nguvu, wakati jumla ya nne hailingani na nishati ya saa (jumla ya nguvu za robo saa inahitajika). Hakuna muhtasari unaoweza kufanywa bila kuelewa kitengo na azimio pamoja.
Saa za eneo. Je, data huhifadhiwa katika saa za ndani (TRT/UTC+3 kwa Türkiye) au saa zima (UTC)? Misururu miwili inayotoka kwa mifumo tofauti inaweza kuwa katika maeneo tofauti ya saa; Mabadiliko ya saa tatu wakati wa kuchanganya huvuruga uchambuzi mzima wa saa ya kilele.
Wakati wa kuokoa mchana (DST). Katika nchi zinazobadilika hadi wakati wa kuokoa mchana, saa "hutoweka" mara moja kwa mwaka na "hurudiwa" mara moja kwa mwaka. Hii inaunda siku za saa 23 au 25 kwa siku hizo na kuvunja wasifu wa kila saa. Kwa kuwa Türkiye imetumia muda wa kudumu wa kuokoa mchana (UTC+3) tangu 2016, tatizo hili halionekani kwenye data ya ndani, lakini bado unakutana nalo unapofanya kazi na data ya kimataifa au ya zamani.
Kumbuka: Je, lebo ya muhuri wa muda ni "mwanzo wa masafa" au "mwisho wa masafa"? Je, rekodi iliyoandikwa 14:00 inaonyesha 14:00-14:15 au 13:45-14:00? Uamuzi huu mmoja unaweza kubadilisha saa ya kilele kwa kipande kimoja. Fanya sheria hii iwe wazi mwanzoni kwa kila seti ya data.
Hatua kwa Hatua: Mtiririko wa Kazi wa Maandalizi ya Data kwa kutumia Akili Bandia
Hatua ya 1 - Ugunduzi. Jua data: safu ngapi, safu ngapi, azimio gani, kitengo gani? Kutoa AI safu mia chache za kwanza na muhtasari wa muundo huonyesha haraka maana za safu na vitengo vinavyowezekana. Lakini makadirio ya kitengo cha AI ni dhana; Inathibitishwa kutoka kwa hati ya chanzo.
Hatua ya 2 - Sawazisha kalenda ya matukio. Nenda kwa eneo la wakati mmoja, rekebisha azimio, taja sheria ya lebo (mwanzo/mwisho). AI inaweza kutoa msimbo unaotambua vipindi visivyo kawaida na mihuri ya saa inayokosekana.
Hatua ya 3 - Rekodi zisizo kamili na nakala. Uchanganuzi wa mawasiliano husababisha utupu na kurekodi mara mbili tena. AI hutoa seti ya sheria zinazoashiria mapungufu na kurudiwa; mapungufu mafupi (k.m. dakika 15 moja) yanaweza kujazwa kwa njia inayofaa, mapungufu marefu hayajumuishwi kwenye uchambuzi na kuripotiwa.
Hatua ya 4 - Nje. Matumizi mabaya (hakuna uzalishaji), nguvu inayozidi kikomo cha juu cha kimwili, anaruka ghafla. AI hutoa ugunduzi wa nje wa takwimu na sheria; Lakini muuzaji nje sio kosa kila wakati - inaweza pia kuwa tukio la kweli (kwa mfano, kiwanda kinachoenda mtandaoni). Mhandisi hufanya tofauti hii.
Hatua ya 5 - Uthibitishaji. Data iliyosafishwa inajaribiwa kwa kutumia nanga halisi: macheo/machweo lazima yaweke upya uzalishaji wa jua, mzigo wa usiku lazima uwe chini ya mchana, jumla ya nishati lazima iwiane na bili.
Kesi Tatu Ndogo: Kwa Nambari
Kesi ya 1 - Kuteleza kwa saa moja. Data ya mchambuzi mmoja wa uzalishaji wa nishati ya jua ilionyesha kilele cha mchana saa 14:00 badala ya 13:00. Tatizo halikuwa kwenye paneli; Data ilikuwa UTC lakini ilifikiriwa kuwa wakati wa ndani. Wakati mabadiliko ya saa tatu yalipoonekana (kuonekana kwa uzalishaji kabla ya jua kulitoa nanga) uchambuzi wote uliboresha; Maamuzi ya uwekezaji yalizuiwa kulingana na tafsiri potofu.
Kesi 2 - Rekodi nakala. Katika data ya kila saa ya siku 30 ya msambazaji mmoja, matumizi ya jumla yalikuwa takriban asilimia 4 ya juu kuliko ilivyotarajiwa. Ugunduzi wa uchezaji wa marudio uliosaidiwa na AI ulionyesha kuwa saa zingine zilirekodiwa mara mbili katika miunganisho ya mawasiliano tena. Baada ya kufuta rekodi 68 za marudio jumla ililingana na mswada huo.
Kesi 3 - zero za uwongo. Mita moja ilikuwa ikiripoti matumizi kama "0" wakati wa upotezaji wa mawasiliano; Hata hivyo, matumizi yaliendelea. Sufuri hizi za uwongo zilishusha wastani na kupotosha utabiri wa mahitaji. AI ilipendekeza sheria "Kagua maadili 0 pamoja na bendera ya uwepo"; sufuri za uwongo ziliwekwa alama kuwa data iliyokosekana na kutengwa na sufuri halisi (k.m., mahali pa kazi pamefungwa).
Uhamasishaji dhaifu / Uhamasishaji Wenye Nguvu
Agizo dhaifu:
Futa data hii ya kaunta.[data]
Agizo lenye nguvu:
Jukumu lako: Mchambuzi wa data ya nishati. Data ya mita ifuatayo ni ya vipindi vya dakika 15, saa za ndani (UTC+3), muhuri wa muda unaonyesha KUANZA kwa muda, kitengo kWh.Majukumu:1) Orodhesha mihuri ya muda inayokosekana na rekodi za nakala (nambari na wakati).2) Weka alama kando thamani hasi na maadili yanayozidi kikomo halisi cha juu (nguvu ya mkataba 25 kW); usifute, weka tu alama.3) Toa hundi ili kutofautisha sufuri za uongo na sufuri halisi zinazoshukiwa kuwa na mawasiliano mabaya.Usijaze maadili yoyote peke yako; Tambua kwanza na nitathibitisha kujaza.
Kidokezo chenye nguvu kinatoa azimio, eneo la saa, sheria ya lebo na kikomo cha juu kutoka mwanzo; Inaweka nidhamu ya "gundua kwanza, uliza baadaye" kwenye AI. Kwa njia hii data haitaharibiwa kimya kimya.
Violezo Vinne Vinakiliwa
1) Uwekaji wasifu wa data:
Unda wasifu wa data ifuatayo: idadi ya safu mlalo, masafa ya tarehe, mwonekano, makadirio ya kitengo na maana ya kila safu wima, kiwango kinachokosekana, min/max/wastani. Weka alama kwenye makadirio ya kitengo kwa lebo ya "inahitaji kuthibitishwa".
2) Udhibiti wa mhimili wa wakati:
Katika mfululizo huu wa saa, tambua: (a) mapengo nje ya masafa yanayotarajiwa, (b) muhuri wa nyakati unaorudiwa, (c) mabadiliko yanayoweza kutokea kutokana na saa/saa za kuokoa mchana. Orodhesha kila matokeo na safu yake ya wakati. Andika pendekezo lako la kusahihisha kando; MAOMBI.
3) Sheria ya nje:
Weka alama kwenye bidhaa za nje kwa kutumia vikomo hivi halisi: nguvu 0-[X] kW, halijoto [A]-[B] °C. Tengeneza pia orodha tofauti ya wauzaji wa takwimu (k.m. kupotoka mbali sana na wastani). Kwa kila muuzaji nje, uliza swali "hitilafu inayowezekana au tukio halisi"; Acha niamue.
4) Uthibitishaji baada ya kusafisha:
Jaribu data iliyosafishwa kwa kutumia nanga zifuatazo na uripoti kutofautiana: uzalishaji wa jua unapaswa kuwa sufuri usiku; jumla ya nishati lazima iwe ndani ya kiwango cha bili kinachotarajiwa; Mzigo wa usiku lazima uwe chini kuliko kilele cha mchana. Andika pasi/faulu kwa kila nanga.
Jedwali la Masuala ya Ubora wa Data
tatizo
dalili
nanga ya uthibitishaji
Mabadiliko ya eneo la saa
Saa ya juu iko mahali pasipo na mantiki
Panga na mawio/machweo
Majira ya joto (DST)
Siku za saa 23/25
Hesabu urefu wa siku
sifuri bandia
0 katika kesi ya upotezaji wa mawasiliano
Mechi na bendera ya mawasiliano
kujiandikisha upya
Juu ya jumla ya bili
Angalia upekee wa muhuri wa wakati
Mchanganyiko wa kitengo
Cheo mara 60/1000 kimepotoshwa
Thibitisha ubadilishaji wa kW↔kWh
thamani hasi
Matumizi mabaya wakati hakuna uzalishaji
Kanuni ya ishara ya kimwili
Makosa ya kawaida
- Inajaza kimya data iliyokosekana na sifuri. Zero inamaanisha "hakuna matumizi", sio "hakuna data"; kuchanganya hizi mbili hupotosha wastani na utabiri.
- Futa nje kiotomatiki. Mtangazaji anaweza kuwa tukio la kweli; Uhakiki wa mhandisi unahitajika kabla ya kufutwa.
- Kwa kuchukulia eneo la saa. Kusema "pengine ni ya ndani" ni mojawapo ya makosa ya gharama kubwa zaidi; Thibitisha kutoka kwa chanzo kila wakati.
- Kukusanya umumunyifu kwa kuchanganya. Kuongeza thamani za nguvu (kW) kama nishati (kWh) hutoa jumla isiyo sahihi.
- Haidhibitishi usafi. Data iliyosafishwa inaweza pia kuwa mbovu; Hakikisha kuipima na nanga za kimwili.
Kidokezo: Andika kila hatua ya kusafisha data katika "logi ya data": ni rekodi ngapi zilizowekwa alama, ni ngapi zilizojaa, sheria ipi iliyotumiwa. Logi hii inahakikisha uzalishwaji na ukaguzi; mwaka mmoja baadaye "idadi hii ilitoka wapi?" anajibu swali.
Kwa muhtasari
Msingi wa uchambuzi wa nishati ni mfululizo wa wakati safi. Data inatoka kwa SCADA, mita, hali ya hewa na soko; kila moja ina azimio, kitengo, eneo la saa, na mitego ya kuokoa wakati wa mchana. AI ina nguvu sana katika kuharakisha ugunduzi unaokosekana/rudufu/wa nje, lakini maamuzi ya kufuta na kujaza yanapaswa kubaki na mhandisi, na matokeo yake yanapaswa kuthibitishwa na nanga halisi. Hakuna uchanganuzi unaotegemewa bila ufahamu sahihi wa muhuri wa muda.
Jukumu la maombi
Chukua mfululizo wa muda wa nishati (mita, uzalishaji au halijoto) mkononi mwako. Omba ripoti ya ubora kutoka kwa AI ukitumia violezo vya "Ukaguzi wa Rekodi ya Maeneo Uliyotembelea" na violezo vya "Uwekaji wasifu wa data". Kisha uthibitishe mambo matatu wewe mwenyewe: je kitengo na azimio ni sahihi, je saa ya kilele inafaa kiakili, je jumla ya nishati inaendana na bili? Eleza kwa ufupi suala la ubora wa data ulilopata na jinsi ulivyolitatua.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Nimethibitisha chanzo, azimio na kitengo cha data
- [ ] Nilifafanua sheria ya saa za eneo na lebo ya nyakati (mwanzo/mwisho)
- [ ] Niliangalia hatari ya siku za saa 23/25 kutokana na wakati wa kiangazi
- [ ] Niligundua rekodi zilizokosekana na kurudia na kuziripoti
- [ ] Nilikagua watoa nje kwa tofauti ya "kosa au tukio"
- [ ] Nilitofautisha sufuri za uwongo na sufuri halisi
- [ ] Nilithibitisha data iliyosafishwa kwa nanga halisi na kuweka kumbukumbu ya data