通过机器学习实现更智能的公用事业管理
能源部门及其依赖的基础设施非常复杂。结果就是，它们经常受到维护问题、系统或设备故障以及管理挑战的困扰，这些挑战可能由多种因素引起，包括恶劣的天气，需求激增和资源分配不当。
实际上，据估计，由于电网过载和造成拥塞，美国电网上的能源浪费了61%至86%。
数据难题
智能电网提供大量数据，其中许多数据可以帮助操作员对出现的问题进行分类。但是，鉴于大量数据不断通过电网，因此收集和汇总此数据是一项重大挑战。例如，考虑一下来自数十亿种不同设备的信号以及来自电网中数百万个信号源的信号。
因此，对于操作员来说，要跟上这些大量数据是一项极其艰巨的任务，这常常会导致丢失洞察力，从而可能导致故障甚至更严重的电力中断。
正确收集这些数据仅是挑战的一部分。数据收集和整理后，利用这些数据始终是数据科学家的头疼问题。必须构建各种算法来发现确保网格有效运行所需的见解。因此，必须不断维护它们以确保准确性，这需要为相关人员花费大量时间和资源。
自动化如何提供帮助
像许多其他业务应用程序一样，利用机器学习的能力来自动化数据管理中的流程可以为能源行业带来巨大的好处。
一些最适用的应用程序包括：
预测故障——使用正确的算法，操作员可以在到达客户之前更好地预测电网故障。因此，能源公司可以避免客户不满意以及随之而来的相应财务损失。
能源管理——能源使用激增会给电网造成重大问题。通过根据需求正确分配能源，运营商可以启用整个电网的“负载管理”，在需要时节省资源，并最终带来更绿色、更高效的实践。
维护——电网覆盖了各国家的大部分地区，经常会同时遭受多种不同天气情况的袭击，例如一个地区的大风，另一个地区的雷电和完全不同地区的大雨。能够自动接收维护信号并预测可能需要维护的地方，使操作员能够优先安排工作，节省成本并减少停机时间。
实践机器学习
能源部门正在迅速采用机器学习功能来自动化电网的运行方式，从而对开发团队提出了新的要求。为了实现这些目标并与时俱进，开发人员需要快速轻松地访问机器学习功能。他们无力承受数周或数周的时间来构建所需的代码和体系结构，以实现自动化。
幸运的是，有可用的解决方案使之成为可能，从而使开发人员能够快速无缝地测试支持机器学习的应用，而不会中断系统。通过将机器学习放在应用开发人员的手中，团队可以更快地获得价值。
将机器学习嵌入数据管理平台是使开发人员能够使用的一种方法，它最终使数据科学团队能够花更多的时间进行创新，而花更少的时间进行构建和维护。
随着行业的发展，机器学习(ML)操作也将发挥作用，这将导致更智能的电网，更高效的运营商和更快乐的客户。
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