經過機器學習實現更智能的公用事業管理

如今，正在出現更智能的公用事業，由技術驅動的複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不淺。特別是能源領域和智能電網將從ML和AI的最新進展中受益不淺。

能源部門及其依賴的基礎設施很是複雜。結果就是，它們常常受到維護問題、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發，包括惡劣的天氣，需求激增和資源分配不當。

實際上，據估計，因爲電網過載和形成擁塞，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，其中許多數據能夠幫助操做員對出現的問題進行分類。可是，鑑於大量數據不斷經過電網，所以收集和彙總此數據是一項重大挑戰。例如，考慮一下來自數十億種不一樣設備的信號以及來自電網中數百萬個信號源的信號。

所以，對於操做員來講，要跟上這些大量數據是一項極其艱鉅的任務，這經常會致使丟失洞察力，從而可能致使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。數據收集和整理後，利用這些數據始終是數據科學家的頭疼問題。必須構建各類算法來發現確保網格有效運行所需的看法。所以，必須不斷維護它們以確保準確性，這須要爲相關人員花費大量時間和資源。

自動化如何提供幫助

像許多其餘業務應用程序同樣，利用機器學習的能力來自動化數據管理中的流程能夠爲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，操做員能夠在到達客戶以前更好地預測電網故障。所以，能源公司能夠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形成重大問題。經過根據需求正確分配能源，運營商能夠啓用整個電網的「負載管理」，在須要時節省資源，並最終帶來更綠色、更高效的實踐。
維護——電網覆蓋了各國家的大部分地區，常常會同時遭受多種不一樣天氣狀況的襲擊，例如一個地區的大風，另外一個地區的雷電和徹底不一樣地區的大雨。可以自動接收維護信號並預測可能須要維護的地方，使操做員可以優先安排工做，節省成本並減小停機時間。
實踐機器學習

能源部門正在迅速採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。爲了實現這些目標並與時俱進，開發人員須要快速輕鬆地訪問機器學習功能。他們無力承受數週或數週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爲可能，從而使開發人員可以快速無縫地測試支持機器學習的應用，而不會中斷系統。經過將機器學習放在應用開發人員的手中，團隊能夠更快地得到價值。

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

隨着行業的發展，機器學習(ML)操做也將發揮做用，這將致使更智能的電網，更高效的運營商和更快樂的客戶。

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