在智能電網(wǎng)故障預(yù)測中會將歷史故障數(shù)據(jù)和實時監(jiān)控數(shù)據(jù)按照時間順序進行排列和整合，形成序列化的數(shù)據(jù)流使用深度學(xué)習(xí)或者機器學(xué)習(xí)等算法對這些序列化的時間數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，找出故障發(fā)生的規(guī)律和模式。

將序列化時間與其他信息（如地理位置、氣候條件、設(shè)備類型等）相結(jié)合，構(gòu)建出更加精確的故障預(yù)測模型。這個模型幫助我司在故障發(fā)生之前就對其進行預(yù)警，大大提高了電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

除了智能電網(wǎng)故障預(yù)測之外注意到序列化時間在其他領(lǐng)域有著廣泛的用。在智慧停車系統(tǒng)中，通過對車輛進出停車場的時間序列數(shù)據(jù)進行分析，有效地預(yù)測停車位的供需情況，提高停車位的利用率；在醫(yī)療業(yè)中，通過對病人的治療過程和病情發(fā)展情況進行時間序列分析，更好地理解和預(yù)測疾病的演變規(guī)律；在鐵路貨運服務(wù)中，通過對貨物運輸?shù)臅r間序列數(shù)據(jù)進行分析，優(yōu)化運輸路線和時間，提高運輸效率。