Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Обнаружение утечек

Отрасль: Энергетика и ресурсы
Подотрасль: Электроэнергетика

Потребности бизнеса​

Компании в электроэнергетике сталкиваются с рядом проблем, связанных с утечками энергии, которые приводят к значительным финансовым потерям и снижению эффективности работы. Основные проблемы:

  • Неэффективное использование ресурсов из-за скрытых утечек.
  • Высокие затраты на ручной мониторинг и диагностику.
  • Недостаточная точность прогнозирования и обнаружения аномалий.
  • Необходимость оперативного реагирования на утечки для минимизации потерь.

Типы бизнеса, которым подходит агент:

  • Энергетические компании.
  • Операторы электросетей.
  • Компании, занимающиеся распределением электроэнергии.

Решение с использованием ИИ​

ИИ-агент "Обнаружение утечек" автоматизирует процесс мониторинга и анализа данных для выявления утечек энергии в режиме реального времени.

Ключевые функции:

  • Автоматический сбор и анализ данных с датчиков и счетчиков.
  • Обнаружение аномалий в потреблении энергии.
  • Прогнозирование потенциальных утечек на основе исторических данных.
  • Генерация отчетов и рекомендаций для устранения проблем.

Возможности использования:

  • Одиночный агент для локального мониторинга.
  • Мультиагентная система для крупных сетей с распределенными объектами.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Модели для анализа временных рядов и обнаружения аномалий.
  • Глубокое обучение: Нейронные сети для прогнозирования утечек.
  • NLP: Генерация отчетов и рекомендаций на естественном языке.
  • Анализ данных: Статистические методы для обработки больших объемов данных.

Подход к решению​

  1. Сбор данных: Интеграция с датчиками, счетчиками и системами мониторинга.
  2. Анализ данных: Использование моделей машинного обучения для выявления аномалий.
  3. Генерация решений: Формирование отчетов и рекомендаций для оперативного устранения утечек.

Схема взаимодействия​

Датчики и счетчики → ИИ-агент → Анализ данных → Обнаружение утечек → Отчеты и рекомендации

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ бизнес-процессов и определение ключевых задач.
  2. Подбор решения: Адаптация готовых моделей или разработка с нуля.
  3. Интеграция: Подключение к существующим системам мониторинга.
  4. Обучение: Настройка моделей на основе исторических данных.

Как этим пользоваться​

Интеграция агента в бизнес-процессы осуществляется через OpenAPI нашей платформы.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование утечек​

Запрос:

POST /api/predict_leak  
{
  "sensor_id": "sensor_123",
  "time_range": "2023-10-01T00:00:00Z/2023-10-31T23:59:59Z"
}

Ответ:

{
  "prediction": "high_risk",
  "confidence": 0.92,
  "recommendations": ["Проверить участок сети №5", "Увеличить частоту мониторинга"]
}

Управление данными​

Запрос:

GET /api/sensor_data?sensor_id=sensor_123&start=2023-10-01&end=2023-10-31

Ответ:

{
  "sensor_id": "sensor_123",
  "data": [
    {"timestamp": "2023-10-01T00:00:00Z", "value": 120.5},
    {"timestamp": "2023-10-01T01:00:00Z", "value": 121.0}
  ]
}

Анализ данных​

Запрос:

POST /api/analyze  
{
  "sensor_ids": ["sensor_123", "sensor_456"],
  "time_range": "2023-10-01T00:00:00Z/2023-10-31T23:59:59Z"
}

Ответ:

{
  "anomalies": [
    {"sensor_id": "sensor_123", "timestamp": "2023-10-15T12:00:00Z", "value": 150.0},
    {"sensor_id": "sensor_456", "timestamp": "2023-10-20T18:00:00Z", "value": 200.0}
  ]
}

Ключевые API-эндпоинты​

  • /api/predict_leak: Прогнозирование утечек.
  • /api/sensor_data: Получение данных с датчиков.
  • /api/analyze: Анализ данных для обнаружения аномалий.

Примеры использования​

  1. Кейс 1: Оператор электросетей использует агента для мониторинга распределительных сетей и снижения потерь на 15%.
  2. Кейс 2: Энергетическая компания внедряет мультиагентную систему для управления крупной сетью, что позволяет сократить затраты на диагностику на 30%.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение!
Связаться с нами