数字化转型 5 ǀ 模式识别 #42

在本期节目中，OMICRON的数据科学家兼数字化转型专家大卫·戈普（David Gopp）探讨了模式识别如何确保电力系统测量数据的质量和有效性达到最佳水平。

高质量的电力系统测量数据对于对电气设备进行可靠的状态评估以及预测资产寿命至关重要。大卫解释了如何有效利用人工智能对测量数据进行模式识别，以识别异常情况，并帮助用户验证测量结果的准确性，从而获得更可靠的评估结果。

David 还表示了目前如何将模式识别应用于评估电力设备（如电力变压器、电流互感器、旋转电机和架空线路）的电力系统测量测试数据。他通过一个小测验检验听众的知识，让大家猜测哪种电力资产最适合进行模式识别，并在本期节目尾声通过具体案例揭晓了答案。

最后，大卫介绍了OMICRON哪些电力系统测量测试解决方案已采用模式识别技术，以帮助用户最高效地处理海量测量数据。

另请关注：《能源对话》第33期，数字转型专家大卫·戈普（David Gopp）和卢卡斯·克林根施米德（Lukas Klingenschmid）在该期节目中探讨了“数据就绪”和“数据验证”的概念，以及它们在电力行业数字化转型中发挥的关键作用。