2020年11月5日星期四

英国公用事业公司将分享连接天气和水需求的人工智能工具

英国水务公司Affinity water利用Tianqi Chen的一种新的机器学习技术，实时连接天气和用水需求。

整理多种分析工具

英国水务公司Affinity water正在分享一个开放的人工智能(AI)数据工具，该工具帮助该公司将用水的影响与天气模式联系起来。

数据科学家能够实时预测人均消费量(PCC)，同时考虑到季节性需求和天气。

该组织使用的人工智能系统汇集了多种分析工具，测量了一个区域计量区域(DMA)和三个区域的水平衡。

在多位开发人员的贡献下，Affinity的科学家使用了“xgboost”，这是一种梯度增强机器学习技术，由卡内基梅隆大学机器学习和计算机科学系助理教授陈天奇创建。

该模型在四周内完成，使用PCC数据仪表板对现有数据进行了验证，然后开发了一个PCC数据仪表板，以允许访问“日常PCC使用的实时数据”。

首席信息官安德鲁·莫里斯说:“我们现在可以对情景进行建模，以正常年份为基础观察预期的PCC，并根据covid - 19封锁或其他重大事件等变化预测PCC。”

Affinity Water表示，通过使用人工智能系统，它能够区分“以前的炎热天气和高需求，以及今年考虑到covid - 19的高需求”。

该组织表示，在PCC建模过程的下一阶段，它将根据具体情况对无泄漏DMA消耗进行建模，最终生成一个精确的未测量消耗模型。

在过去，PCC的测量数据每三个月才能进行一次分析。

Affinity公司表示，使用新工具，它将有助于为重大天气变化做计划，能够实时监测公用事业公司减少用水量的活动的影响。

Morris补充说:“下一步，我们已经开发了一个客户级模型，可以随时预测每个客户的用水量变化。”

Affinity正在公开发布该模型，供所有水务公司免费使用。

首席信息官表示:“在未来，我们希望有更多的开放数据，更多地共享经过验证的数据模型，这最终可以帮助我们所有人更快地为客户提供更好的服务和更高的价值。”

“我们已经使用类似的数据科学方法来识别供应中断和泄漏，这些方法已经被证明非常有价值。”