諸如能源、天然氣、水和廢物管理等公用事業已經依靠智能設備來優化基礎設施和供需平衡。

[[329409]]

現在，正在出現更智能的公用事業，由技術驅動的復雜市場組成的整個生態系統。他們從機器學習的使用中受益匪淺。特別是能源領域和智能電網將從ML和AI的最新進展中受益匪淺。

能源部門及其依賴的基礎設施非常復雜。結果就是，它們經常受到維護問題、系統或設備故障以及管理挑戰的困擾，這些挑戰可能由多種因素引起，包括惡劣的天氣，需求激增和資源分配不當。

實際上，據估計，由于電網過載和造成擁塞，美國電網上的能源浪費了61%至86%。

數據難題

智能電網提供大量數據，其中許多數據可以幫助操作員對出現的問題進行分類。但是，鑒于大量數據不斷通過電網，因此收集和匯總此數據是一項重大挑戰。例如，考慮一下來自數十億種不同設備的信號以及來自電網中數百萬個信號源的信號。

因此，對于操作員來說，要跟上這些大量數據是一項極其艱巨的任務，這常常會導致丟失洞察力，從而可能導致故障甚至更嚴重的電力中斷。

正確收集這些數據僅是挑戰的一部分。數據收集和整理后，利用這些數據始終是數據科學家的頭疼問題。必須構建各種算法來發現確保網格有效運行所需的見解。因此，必須不斷維護它們以確保準確性，這需要為相關人員花費大量時間和資源。

自動化如何提供幫助

像許多其他業務應用程序一樣，利用機器學習的能力來自動化數據管理中的流程可以為能源行業帶來巨大的好處。

一些最適用的應用程序包括：

• 預測故障——使用正確的算法，操作員可以在到達客戶之前更好地預測電網故障。因此，能源公司可以避免客戶不滿意以及隨之而來的相應財務損失。
• 能源管理——能源使用激增會給電網造成重大問題。通過根據需求正確分配能源，運營商可以啟用整個電網的“負載管理”，在需要時節省資源，并最終帶來更綠色、更高效的實踐。
• 維護——電網覆蓋了各國家的大部分地區，經常會同時遭受多種不同天氣情況的襲擊，例如一個地區的大風，另一個地區的雷電和完全不同地區的大雨。能夠自動接收維護信號并預測可能需要維護的地方，使操作員能夠優先安排工作，節省成本并減少停機時間。

實踐機器學習

能源部門正在迅速采用機器學習功能來自動化電網的運行方式，從而對開發團隊提出了新的要求。為了實現這些目標并與時俱進，開發人員需要快速輕松地訪問機器學習功能。他們無力承受數周或數周的時間來構建所需的代碼和體系結構，以實現自動化。

幸運的是，有可用的解決方案使之成為可能，從而使開發人員能夠快速無縫地測試支持機器學習的應用，而不會中斷系統。通過將機器學習放在應用開發人員的手中，團隊可以更快地獲得價值。

將機器學習嵌入數據管理平臺是使開發人員能夠使用的一種方法，它最終使數據科學團隊能夠花更多的時間進行創新，而花更少的時間進行構建和維護。

隨著行業的發展，機器學習(ML)操作也將發揮作用，這將導致更智能的電網，更高效的運營商和更快樂的客戶。