基于AMI的最終用途分解可以改善DSM程序的整個生命周期

Bidgely 介紹了 AMI驅(qū)動的洞察力報(bào)告，該報(bào)告提供了具體示例，說明如何將 人工智能 應(yīng)用于AMI(高級計(jì)量基礎(chǔ)架構(gòu))數(shù)據(jù)可以在整個核心運(yùn)營用例中為公用事業(yè)提供支持。報(bào)告中包含的分析來自Bidgely UtilityAI Insights Engine的部署， 在東北，西部和南部擁有數(shù)以百萬計(jì)的先進(jìn)客戶公用事業(yè)公司。公用事業(yè)公司的業(yè)務(wù)用例包括電動汽車(EV)的采用，非電線解決方案(NWS) )，需求側(cè)管理(DSM)，屋頂太陽能(PV)分析和使用時間(TOU)費(fèi)率優(yōu)化。

“發(fā)布這些樣本客戶報(bào)告說明了AI可以給公用事業(yè)帶來的深遠(yuǎn)價值，以及為內(nèi)部決策制定數(shù)據(jù)驅(qū)動的報(bào)告，了解各種公用事業(yè)計(jì)劃的關(guān)鍵驅(qū)動因素，證明AMI投資給監(jiān)管機(jī)構(gòu)的回報(bào)等等的優(yōu)勢， Bidgely首席執(zhí)行官Abhay Gupta說。“我們的智能報(bào)告已經(jīng)成為技術(shù)和創(chuàng)新的值得信賴的合作伙伴，它彰顯了Bidgely如何利用人類智慧和商業(yè)智慧來實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略效用目標(biāo)。”

AMI驅(qū)動的見解報(bào)告中的樣本分析包括：

電動汽車的采用–電網(wǎng)破壞潛力報(bào)告

即使在低滲透率的情況下，電動汽車也會對電網(wǎng)產(chǎn)生不成比例的影響。分析顯示AI如何識別饋線或什至是多個電動汽車可能會承受壓力的單個變壓器，從而避免停電。

無線解決方案–關(guān)鍵設(shè)備所有權(quán)統(tǒng)計(jì)

了解特定地理區(qū)域中關(guān)鍵設(shè)備的所有權(quán)會影響規(guī)劃。通過空調(diào)目標(biāo)分析，可以通過針對峰值負(fù)載較大的單個客戶來揭示負(fù)載轉(zhuǎn)移的機(jī)會。

DSM-定位

基于AMI的最終用途分解可以改善DSM程序的整個生命周期。計(jì)劃目標(biāo)分析說明了有效營銷，更好地分配返利美元的好處。