GE's Smallworld Electric Office:
Powerful Network-Based GIS for Utilities
近日，通用電氣（GE）子公司 GE Power ，發佈了一套新的基於人工智慧的分析產品，從而幫助電網客戶，更好地利用他們的網路數據，應對營運問題。
這些新產品採用了 GE 最新的機器學習技術——可以讓機器在無需明確編程的前提下，即可從經驗中，進行學習和改進。GE 表示，這些產品利用從電網營運商網路中提取的數據，可以提高營運效率。
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產品中整合了 Storm Readiness 工具，它可以利用高精度天氣預報、停機歷史資訊和響應數據，提醒用戶即將發生惡劣天氣的可能性。借此，能夠提前讓響應團隊做好準備，幫助他們預測未來可能發生的中斷故障的風險，進而縮短重新上線所需的時間。
Exelon 公司是最早採用該工具的客戶之一，該公司公用事業公司副總裁兼首席分析官 Brian Hurst 表示：「［Storm Readiness］讓公用事業企業，能夠在天氣預報之前，更好地預先安排工作人員，節省時間和金錢，提高客戶滿意度，並加強員工安全。」
此外 GE 還推出了 Network Connectivity，這款產品旨在糾正和維護網路數據的完整性。網路數據中的錯誤（通常出現在手動輸入資訊時），可能會給電網營運商帶來很大問題，妨礙他們對故障做出快速響應。而 Network Connectivity 則利用人工智慧來檢測和糾正錯誤，並防止此類問題再次發生。
GE 發佈的新套件中的最後一款產品，是 Effective Inertia，該產品提供了對傳輸系統操作的更高可視性。GE 表示，這一點對於可再生能源供應商來說尤為重要，因為他們通常會遇到「系統慣性位移，這是電網的一種屬性，會在當電力不平衡時控制頻率變化率」。
據 GE 稱，傳輸系統的低效管理，可能會導致停電故障，以及對電網營運商的巨額經濟處罰。Effective Inertia 的機器學習算法，透過測量和預測系統慣性，幫助確保電網變得更加穩定。
GE Digital 首席執行官、GE Power 首席數位官 Steven Martin表示：「如今能源行業，只利用了很小一部分的營運數據。我們的 Grid Analytics 能夠讓公用事業企業，很好地利用更多數據，協調分配他們的網路和工作人員。」
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去年，有報導稱 GE 未能在所謂的「工業網路」領域，建立自己的領導地位。而 GE Power 利用基於 AI 分析改善電網營運之舉，可能有望改變這一局面。
據報導，由於面對來自IBM和微軟等，大型軟體公司的的激烈競爭，因此 GE 放棄了在這個領域的雄心壯志。然而，到目前為止，GE 未能為其數位資產尋找到合適的買家，而如今 GE 發佈這些新產品似乎仍然表態，他們並沒有拋棄這部分業務的打算。
Constellation Research 分析師 Holger Mueller 表示，GE 繼續軟體方面的開發，並不令人感到奇怪，因為這是 GE 工業產品的一個重要組成部分。
Mueller說：「對於 GE 來說，唯一的選擇就是合作夥伴，但顯然他們尚未找到一個合適的選擇。也就是說，這些新功能的定位相當保守，因為十多年前‘預測分析’就已經流行起來了，不過這次推出的新功能，仍然能帶來一些價值。」
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| 台灣區電信工程工業同業公會 |
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