National Grid bespaart $ 2 miljoen door samen te werken met AI-startup

Na het slechtste jaar in decennia in termen van het in staat stellen van consumenten om hun lichten aan te houden, begon National Grid te praten met AiDash, een AI-startup die samenwerkt met nutsbedrijven en energiebedrijven om hun satellietaangedreven activiteiten te behouden.

Het gas- en elektriciteitsbedrijf, dat eigendom is van een investeerder, ondervond niet alleen problemen met de betrouwbaarheid, het had ook moeite om de kosten van het snoeien van bomen en andere vegetatie in de buurt van nutsleidingen in de hand te houden vanwege de stijgende prijzen van aannemers in het noordoosten.

“Omdat die aannemerstarieven stegen, begonnen we het werk uit te stellen”, zegt Bertram Stewart, betrouwbaarheidsanalyse en vegetatiestrategiemanager bij National Grid. “We konden het ons niet veroorloven om het te doen.”

Bewijs van concept

Na het overwegen van AiDash en andere leveranciers die werken met wat de industrie vegetatiebeheer noemt, besloot National Grid tot een proof of concept met de AI-startup en paste de technologie van AiDash toe op zijn hele Massachusetts-bedrijf, dat bestaat uit ongeveer 21.500 mijl aan distributielijn.

Het AI-dashboard van de leverancier maakt gebruik van satellietbeelden en AI om problemen op te sporen waarmee zijn klanten te maken kunnen krijgen met verschillende activa, zoals hoogspanningslijnen, bomen en circuits. Het dashboard doet voorspellingen voor gebruikers over welke gebieden onmiddellijke aandacht nodig hebben.

National Grid koos ervoor om te gaan met AiDash, gevestigd in San Jose, Californië, in tegenstelling tot zijn eigen data science-team, omdat de leverancier in staat was om bijna real-time beelden te verkrijgen van bomen en struiken langs de elektrische leidingen van het hulpprogramma. Tot de concurrenten van AiDash op de markt voor vermogensbeheersoftware behoren de leveranciers Caesar en OneView.

“Ze nemen niet alleen een top-down foto van ons hele netwerk, maar ze leggen ook beelden vast op basis van verschillende hoeken”, zei Stewart over AiDash. “Het geeft ons een heel grote mate van vertrouwen dat wat ze ons bieden juist is.”

Met behulp van satellietbeelden en AI helpt AiDash klanten, waaronder National Grid, bij het vinden van problemen met activa zoals hoogspanningslijnen en vegetatie.

De beslissing van National Grid om het AiDash-systeem toe te passen op de hele distributielijn in Massachusetts was een verschuiving van de normale manier van werken. Meestal gebruikt het nutsbedrijf proof-of-concept-systemen op een klein deel van de distributielijn, maar in dit geval had het bedrijf geen keus, voegde Stewart eraan toe.

De proof of concept duurde drie maanden. Gedurende die tijd gebruikte National Grid AiDash om te identificeren welke elektrische circuits in de buurt moesten worden gesnoeid op basis van verschillende criteria, waaronder hoeveel mijlen van de hoogspanningslijn vegetatie naast de draden had, vegetatiedichtheid, gegevens over wanneer een individueel circuit voor het laatst werd onderhouden om te snijden bomen terug of verwijderen, en de betrouwbaarheid en prestatiegeschiedenis van een bepaald circuit.

Het AI-systeem van AiDash hielp National Grid de mate van kritiek van elk circuit te begrijpen en hoe slecht het het komende jaar zou kunnen presteren op basis van hoeveel vegetatie het eromheen had. De technologie hielp het nutsbedrijf ook om de kans te voorspellen dat een circuit defect zou raken of een storing zou ondervinden vanwege overwoekerde vegetatie.

Een jaar aan gegevens

Na ongeveer een jaar gebruik te hebben gemaakt van de informatie die is verkregen uit het proof of concept, heeft National Grid ongeveer $ 2 miljoen bespaard door niet zoveel werk te hoeven doen als voorheen, zei Stewart. Het bedrijf verbeterde ook zijn betrouwbaarheidsprestaties nadat het vorig jaar in een slechtere richting evolueerde.

We waren in staat om die prestatietrend om te keren en daadwerkelijk te verbeteren.

Bertram StewartManager betrouwbaarheidsanalyse en vegetatiestrategie, National Grid

“We waren in staat om die prestatietrend om te keren en daadwerkelijk te verbeteren”, zei Stewart.

Sinds het uitproberen van AiDash, is National Grid het op een meer formele basis gaan gebruiken om toekomstige werkplannen te maken. De technologie stelt National Grid in staat om werkplannen te maken op basis van verschillende criteria, waaronder hoeveel het het komende jaar wil uitgeven of welke circuits het in een paar jaar niet heeft onderhouden.

“Het helpt ons om verfijnder te worden terwijl we onze analyse doen als resultaat van het model dat AiDash heeft en uiteindelijk de output die ze ons geven,” zei Stewart.

Uitdagingen

Een uitdaging die National Grid tegenkwam tijdens het gebruik van AiDash-technologie was om toegang te krijgen tot de nieuwste satellietbeelden. De beeldvorming stelt National Grid in staat om een ​​werkplan voor een circuit te maken, zodat aannemers meteen aan de slag kunnen.

“We hadden een beetje vertraging bij het verkrijgen van de beelden en het verwerken en opnemen van de beelden, zodat we daadwerkelijk een werkplan kunnen ontwikkelen”, zei Stewart.

National Grid heeft niet bekendgemaakt hoeveel het betaalt voor het AI-dashboard van AiDash, maar Stewart zei dat de ROI-tijd van zijn team kort is.

Leave a Comment