OSIsoft Japanインターンプロジェクト - Falkonryを使用する機械学習

去年１１月から今年の２月の間に、University of New South Walesの大学院生の寺西美和さんがOSIsoft Japanのオフィスでインターンシップして頂きました。

インターンについて軽く紹介したいと思います。

プロジェクトの全体の紹介ビデオ（日本語の字幕）：

Power Market Energy Price Forecasting Using Falkonry Pattern Recognition and the PI System

トレーニング:

University of New South Walesとパートナーシップがあるので、名前が知られていますが、学生としてPIシステムを使ったことがありません。ですので、インターンシップの第一歩はトレーニングを受けます。下記のオンラインのトレーニングを受けてくれました。

Creating Basic Reports with PI DataLink

Building Basic Displays with PI ProcessBook

Building Asset Hierarchies with PI AF

Configuring Analytics with PI AF

更に、下記のVLEのトレーニングも受けました　Home Page - OSIsoft Learning

Collecting Data using the new PI Connector for UFL

Use Data Science for Machine Learning and Predictions Based on Your PI System Data

データの取得：

プロジェクトのために、 JEPX とAEMOの公用データを取得しました。すべてのデータをPI Connector for UFLで取得しました。INIファイル、Pythonのスクリプトを GitHub - osisoft/PI-Connector-for-UFL-Samples: Documentation and supporting files to demonstrate usage of the PI Connect…　にあるサンプルをベースになりました。

Falkonry:

トレーニングを受けたり、データを取得したりしたので、分析する時間となりました。データの分析のツールはいろいろなありますが、下記の条件を満たすツールはFalkonryでした。

- PIのデータを簡単に取得する

- 開発が必要ではない

- サポート (マシンラニングの経験がないため、サポートはとても大事）

Falkonryはその条件を素晴らしく満たし、クラウドサービスを使わせて頂いて、面白い分析の作成できました。

今年のUsers Conference 2017で Ciner様がFalkonryの使いについて発表していだきました。　Falkonryまたはマシンラニングについてのご興味があれば、このビデオもお勧め致します。