确保增强电网的稳定性
利用人工智能判断电网是否稳定。
电网负责为住宅、企业和工业设施提供电力，是人们现代生活的一大支柱。 然而，随着用电需求的增加、可再生能源的整合以及分散式能源的兴起，维持电网稳定已成为一项复杂的挑战。
通过利用优化的人工智能算法和先进的数据分析，电网运营商可以实时了解电网运行情况，监控关键参数并自动检测异常情况，以便及早发现潜在问题，从而及时干预，防止中断并确保稳定供电。
通过利用优化的人工智能算法和先进的数据分析，电网运营商可以实时了解电网运行情况，监控关键参数并自动检测异常情况，以便及早发现潜在问题，从而及时干预，防止中断并确保稳定供电。
方法
此用例的数据来源为 UCI机器学习资源库中的“ 电网稳定性”数据集。
我们的目标是仅使用生产、消费、反应时间等12个参数来确定电网是否稳定。
每个样本都是每隔2秒测量一次，且总共采集了10000个真实信号。
随后我们利用 NanoEdge AI Studio根据这些输入信息创建了一个N分类，以尝试预测电网是否稳定。
我们的目标是仅使用生产、消费、反应时间等12个参数来确定电网是否稳定。
每个样本都是每隔2秒测量一次，且总共采集了10000个真实信号。
随后我们利用 NanoEdge AI Studio根据这些输入信息创建了一个N分类，以尝试预测电网是否稳定。
传感器
通用传感器。
数据
2 类分类稳定、不稳定
信号长度12（多传感器）
数据速率0.5 赫兹
信号长度12（多传感器）
数据速率0.5 赫兹
结果
N 级分类：
92.35% 的准确率，0.3 Kbytes RAM，1.6 Kbytes 闪存
绿点表示分类正确的信号。 红点表示分类不正确的信号。 类别位于横坐标，预测置信度显示在纵坐标上
92.35% 的准确率，0.3 Kbytes RAM，1.6 Kbytes 闪存
资源 ![NanoEdge AI Studio]()
![NanoEdge AI Studio]()
![任何STM32 MCU]()
![任何STM32 MCU]()
模型创建工具 NanoEdge AI Studio
一款免费的AutoML软件，用于向嵌入式项目添加AI，并逐步引导用户轻松找到符合其需求的最佳AI模型。
兼容 任何STM32 MCU
STM32系列32位微控制器基于Arm Cortex®-M处理器，旨在为MCU用户提供新的开发自由度。它包括一系列产品，集高性能、实时功能、数字信号处理、低功耗/低电压操作、连接性等特性于一身，同时还保持了集成度高和易于开发的特点。