火星财经消息 5月8日消息,今天了解到,在市场监管总局的指导下,云南电网依托国家计量数据建设应用中心(绿色电力),成功研发并落地应用“电动车室内充电风险智能识别系统”。 このシステムは、技術革新を通じて監督モデルの変革を促進し、高層建築内の電動自転車の違法な入居充電行為を効率的かつ正確に識別し、リスク警告を実現しました。 このシステムは、大規模データ駆動型でハードウェアの改造を必要としない遠隔「技術+管理」協調ガバナンスモデルを構築しています。 技術面では、このシステムは人工知能分析アルゴリズムを用い、電網の既存のスマートメーターが提供する15分間の負荷曲線の傾向特性に基づき、遠隔で電動自転車の充電「電気化学的指紋」を正確に識別し、低コストで普及可能な監視を実現しています。 現在、このシステムは50以上の代表的な居住区で試験運用に成功し、設備の追加や投資増加なしに、識別精度は88%に達しています。(央视新闻)
電動車室内充電リスクインテリジェント識別システムが稼働開始
火星财经消息 5月8日消息,今天了解到,在市场监管总局的指导下,云南电网依托国家计量数据建设应用中心(绿色电力),成功研发并落地应用“电动车室内充电风险智能识别系统”。
このシステムは、技術革新を通じて監督モデルの変革を促進し、高層建築内の電動自転車の違法な入居充電行為を効率的かつ正確に識別し、リスク警告を実現しました。
このシステムは、大規模データ駆動型でハードウェアの改造を必要としない遠隔「技術+管理」協調ガバナンスモデルを構築しています。
技術面では、このシステムは人工知能分析アルゴリズムを用い、電網の既存のスマートメーターが提供する15分間の負荷曲線の傾向特性に基づき、遠隔で電動自転車の充電「電気化学的指紋」を正確に識別し、低コストで普及可能な監視を実現しています。
現在、このシステムは50以上の代表的な居住区で試験運用に成功し、設備の追加や投資増加なしに、識別精度は88%に達しています。(央视新闻)