案例名稱：太陽能板健康監測

在太陽能發電行業中，太陽能板是能源生產的重要環節。定期監測太陽能板的健康狀態可以提高能源生產效率，減少能源損失。

• 解決方案：
  數據收集：在太陽能板上安裝傳感器，監測光照強度、電壓、電流等運行數據。
  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太陽能板的異常狀態，如光照不足、電壓異常等。
  警報和通知：當太陽能板出現異常時，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，包括清潔、維修等。

import random

# 模擬太陽能板數據
def generate_solar_panel_data():
    light_intensity = random.randint(100, 1000)  # 光照強度在正常範圍內
    voltage = random.uniform(30, 40)  # 電壓在正常範圍內
    current = random.uniform(6, 8)  # 電流在正常範圍內
    return {'LightIntensity': light_intensity, 'Voltage': voltage, 'Current': current}

# 監測系統中的異常檢測
def detect_abnormalities(data):
    if data['LightIntensity'] < 300:
        return True  # 光照強度不足，視為異常
    if data['Voltage'] < 35 or data['Voltage'] > 38:
        return True  # 電壓異常，視為異常
    if data['Current'] < 6.5:
        return True  # 電流異常，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，可能包括通知維護人員等
    pass

# 模擬太陽能板數據產生
solar_panel_data = generate_solar_panel_data()

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