Prueba Piloto de un Algoritmo de IA para Identificar Categoría y Causa de Fallas a partir de Registros de DFR

Cuando 687 Registradores de Fallas Generan Demasiados Datos para Análisis Humano

Scottish Power opera una red de transmisión masiva con 687 registradores de fallas en 202 subestaciones, generando aproximadamente 300 registros de fallas diarios, sin embargo, solo el 15% proporciona información accionable. Con un equipo de análisis de seis personas abrumado por el volumen, la empresa eléctrica cambió del análisis proactivo de cada registro a la investigación reactiva solo después de notificaciones de la sala de control. Pero ¿qué señales críticas de degradación de activos se están perdiendo en el 85% no examinado?

Este innovador documento documenta la implementación piloto de Scottish Power de aprendizaje automático para categorizar automáticamente registros de fallas e identificar causas raíz—resolviendo un problema que derrotó intentos previos de automatización basada en reglas.

Lo que descubrirá:

Aprenda por qué los sistemas anteriores de análisis automatizado basados en reglas fallaron—simplemente no podían distinguir de manera confiable entre eventos de disparo, fallas pasantes, caídas de voltaje, operaciones de conmutación y otras categorías, produciendo demasiadas clasificaciones erróneas para ser útiles.

Explore el algoritmo de aprendizaje automático Random Forest entrenado con 1.5 millones de registros históricos de fallas de múltiples empresas eléctricas, con 45,000 ejemplos etiquetados por expertos. Comprenda cómo el equipo superó desafíos que incluyen duraciones variables de registros, diferentes tasas de muestreo, múltiples canales y un severo desbalance de clases donde algunos tipos de fallas aparecen una vez por cada 10,000 registros.

Vea los impresionantes resultados: 97% de precisión en 10 categorías de fallas después de refinamiento iterativo, con cero errores detectados en 2,100 registros piloto analizados. Presencie un problema de transformador de voltaje correctamente identificado que habría sido completamente perdido bajo análisis manual reactivo—demostrando la capacidad del algoritmo para capturar problemas en desarrollo antes de que escalen.

Descubra la doble capacidad—no solo categorizar el tipo de falla sino identificar la causa raíz, actualmente incluyendo descargas atmosféricas y problemas de transformadores de voltaje, con contacto de vegetación como siguiente en el roadmap de desarrollo.

Descargue este documento para ver cómo la IA transforma el análisis de registros de fallas de una carga manual abrumadora a un sistema automatizado inteligente que prioriza la atención del analista en eventos verdaderamente críticos.