案例名稱：變壓器健康監測

變壓器是電力系統中至關重要的設備，用於調節電壓並確保電力的穩定輸出。定期監測變壓器的狀態可以提前檢測可能的故障，確保電力系統的穩定運行。

• 解決方案：
  數據收集：在變壓器上安裝傳感器，監測溫度、油質、負載等運行數據。
  數據處理：將數據從傳感器中讀取並進行清理、特徵提取等處理。
  異常檢測：使用統計方法或機器學習模型檢測變壓器的異常狀態，如溫度過高、油質異常等。
  警報和通知：當變壓器出現異常時，生成警報，通知相關人員進行檢修。
  維護計劃：根據異常檢測結果，制定相應的維護計劃，包括油質檢測、溫度調節等。

import random

# 模擬變壓器數據
def generate_transformer_data():
    temperature = random.randint(50, 85)  # 溫度在正常範圍內
    oil_quality = random.choice(['good', 'fair', 'poor'])  # 油質良好、一般或差
    load = random.randint(70, 100)  # 載荷在正常範圍內
    return {'Temperature': temperature, 'OilQuality': oil_quality, 'Load': load}

# 監測系統中的異常檢測
def detect_abnormalities(data):
    if data['Temperature'] > 80:
        return True  # 溫度過高，視為異常
    if data['OilQuality'] == 'poor':
        return True  # 油質差，視為異常
    if data['Load'] > 90:
        return True  # 過載，視為異常
    return False

# 處理異常情況
def handle_abnormalities():
    # 在實際場景中，這裡會觸發相應的處理程序，可能包括通知相關人員等
    pass

# 模擬變壓器數據產生
transformer_data = generate_transformer_data()

# 在監測系統中檢測異常
if detect_abnormalities(transformer_data):
    handle_abnormalities()

這個示例模擬了變壓器產生數據、監測系統中的異常檢測和處理過程。在實際場景中，會根據具體的電力系統和設備進行相應的實現。