諸如能源、天然氣、水和廢物管理等公用事業(yè)已經(jīng)依靠智能設備來優(yōu)化基礎(chǔ)設施和供需平衡。

現(xiàn)在，正在出現(xiàn)更智能的公用事業(yè)，由技術(shù)驅(qū)動的復雜市場組成的整個生態(tài)系統(tǒng)。他們從機器學習的使用中受益匪淺。特別是能源領(lǐng)域和智能電網(wǎng)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(chǔ)設施非常復雜。結(jié)果就是，它們經(jīng)常受到維護問題、系統(tǒng)或設備故障以及管理挑戰(zhàn)的困擾，這些挑戰(zhàn)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(jù)估計，由于電網(wǎng)過載和造成擁塞，美國電網(wǎng)上的能源浪費了61％至86％。

數(shù)據(jù)難題

智能電網(wǎng)提供大量數(shù)據(jù)，其中許多數(shù)據(jù)可以幫助操作員對出現(xiàn)的問題進行分類。但是，鑒于大量數(shù)據(jù)不斷通過電網(wǎng)，因此收集和匯總此數(shù)據(jù)是一項重大挑戰(zhàn)。例如，考慮一下來自數(shù)十億種不同設備的信號以及來自電網(wǎng)中數(shù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)僅是挑戰(zhàn)的一部分。數(shù)據(jù)收集和整理后，利用這些數(shù)據(jù)始終是數(shù)據(jù)科學家的頭疼問題。必須構(gòu)建各種算法來發(fā)現(xiàn)確保網(wǎng)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(guān)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(yè)務應用程序一樣，利用機器學習的能力來自動化數(shù)據(jù)管理中的流程可以為能源行業(yè)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(wǎng)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(wǎng)造成重大問題。通過根據(jù)需求正確分配能源，運營商可以啟用整個電網(wǎng)的“負載管理”，在需要時節(jié)省資源，并最終帶來更綠色、更高效的實踐。

維護——電網(wǎng)覆蓋了各國家的大部分地區(qū)，經(jīng)常會同時遭受多種不同天氣情況的襲擊，例如一個地區(qū)的大風，另一個地區(qū)的雷電和完全不同地區(qū)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(yōu)先安排工作，節(jié)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(wǎng)的運行方式，從而對開發(fā)團隊提出了新的要求。為了實現(xiàn)這些目標并與時俱進，開發(fā)人員需要快速輕松地訪問機器學習功能。他們無力承受數(shù)周或數(shù)周的時間來構(gòu)建所需的代碼和體系結(jié)構(gòu)，以實現(xiàn)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(fā)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(tǒng)。通過將機器學習放在應用開發(fā)人員的手中，團隊可以更快地獲得價值。

將機器學習嵌入數(shù)據(jù)管理平臺是使開發(fā)人員能夠使用的一種方法，它最終使數(shù)據(jù)科學團隊能夠花更多的時間進行創(chuàng)新，而花更少的時間進行構(gòu)建和維護。

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