橡树岭国家研究所的研究人员说实验室在哪里开设了新的虚拟图书馆游客可以查看波形而不是书籍。

　　网格事件签名库是一个开放访问的在线数据集，其中包含波形，这些波形是电网行为的可视化表示。公用事业和研究机构提供了匿名数据，包括运行设备收集的电压、电流和频率信息。到目前为止，全球已有350多名用户使用了该库，它为日益复杂的网格提供了至关重要的理解。

　　“研究人员可以搜索不同的变量，比如传感器的类型或事件的描述——例如，一个代表变压器爆炸的波形及其对传输线电压的影响，”ORNL的Aaron Wilson说，他管理着这个工具。

　　最近的一篇论文描述了这些数据集及其应用。机器学习可以通过训练来识别波形，从而提供设备故障的早期预警，使电力系统操作员能够防止停电、野火和对电网的破坏。