Как машинное обучение может быть использовано для снижения счетов за энергию

Машинное обучение для снижения счетов за энергию

Коммунальные компании обращаются к машинному обучению, чтобы снизить счета клиентов по энергии и свои. Они могут предложить более низкие цены для потребителей, когда накладные расходы и операционные издержки ниже, создавая ситуацию, выгодную для всех участников. Вот как машинное обучение и искусственный интеллект делают энергию дешевле для компаний и потребителей, чтобы снизить счета по энергии.

Обеспечение предиктивного обслуживания

В отличие от планового обслуживания, которое происходит по расписанию, необязательно в оптимальное время, предиктивное обслуживание использует возможности машинного обучения для оценки необходимости замены или ремонта оборудования. Машинное обучение использует датчики для анализа прошлых паттернов использования системы, чтобы обнаружить предстоящие проблемы. Затем оно предупреждает обслуживающий персонал, что им скоро потребуется провести техническое обслуживание.

В 2021 году 40% опрошенных в производственных отраслях заявили, что используют предиктивное обслуживание с использованием аналитических инструментов. Эта технология имеет большой потенциал для сбережения энергии для коммунальных компаний – замена и ремонт неисправного оборудования вовремя означает меньшие потери энергии при работе неэффективных машин.

• Линейная регрессия с нуля с использованием NumPy
• Простое руководство по реверс-инжинирингу исходного кода Reddit с использованием LangChain, Activeloop и GPT-4
• Необходимые плагины ChatGPT для создателей контента

Например, размещение датчиков в системе кондиционирования воздуха может помочь определить, когда кондиционер перестал охлаждать так хорошо, как раньше. Датчики могут использовать идентификацию объектов, чтобы заметить, когда лопасть вентилятора сломалась, или анализировать вибрационные паттерны, чтобы обнаружить неисправный компрессор.

Снижение отходов производства

Датчики могут измерять выход и эффективность отдельных машин в энергетическом предприятии. Они могут выглядеть одинаково снаружи, но каждый конвейерный стол или турбина может использовать разное количество электроэнергии. Замена или перенос самых неэффективных из них позволит снизить затраты.

Датчики машинного обучения также могут обнаруживать неэффективности в системах контроля влажности, помогать менеджерам найти приводы и двигатели нужного размера для оборудования и определять оптимальную рабочую температуру оборудования. Они могут собирать информацию о всех аспектах производства энергии, таких как типы используемых сырьевых материалов, время суток, когда машинное оборудование используется наиболее интенсивно, и возраст различных устройств. Программное обеспечение анализирует данные, чтобы определить, работает ли что-то на менее эффективных уровнях.

Коммунальные компании могут использовать это обилие данных для принятия решений, которые позволят снизить их счета по энергии. Эти сбережения затем передаются потребителям.

Генерация данных о потреблении энергии

Смарт-счетчик измеряет паттерны потребления энергии в указанной области. По мере обучения программного обеспечения со временем он прогнозирует, как лучше всего сэкономить энергию, моделируя свои прогнозы на основе времени и места, где люди используют ее наиболее интенсивно. Он может определить, какие устройства потребляют много энергии, когда они находятся в неактивном состоянии, и используют больше, чем их справедливая доля электроэнергии.

Установленные в зданиях компаний смарт-счетчики могут снизить счета по энергии, устраняя неэффективности. Они позволяют сотрудникам изменять свои привычки, заменять устаревшее оборудование и оптимально управлять системами отопления, вентиляции и кондиционирования, чтобы снизить потребление электроэнергии.

Оптимизация сети для снижения счетов по энергии

Стратегическое размещение смарт-счетчиков помогает оптимизировать все – от хранения энергии в батареях до использования домашней энергии. Смарт-сеть может прогнозировать и управлять потребностью в течение дня на основе прошлого энергопотребления клиентов. Она может помочь людям решить, когда использовать запасную энергию и когда продавать ее обратно в сеть, снижая потери и затраты для коммунальных компаний и потребителей.

Смарт-сети также могут прогнозировать наличие ветровой и солнечной энергии. Эта функция помогает энергетическим компаниям хранить и использовать электроэнергию более эффективно, делая потребителей увереннее в возобновляемых источниках энергии.

Использование смарт-термостатов и освещения

Еще одна практика, которая снижает затраты на энергопотребление коммунальных операций и снижает счета по энергии для потребителей, – это использование смарт-технологий для управления потреблением энергии. Смарт-термостаты могут регулировать отопление и охлаждение здания в зависимости от уровня занятости, времени года и времени суток. ПО со временем учится лучше управлять энергопотреблением.

Аналогично, смарт-освещение использует подключенные к Интернету лампочки IoT для автоматической регулировки цвета и интенсивности света внутри здания. Они могут автоматически отключаться по таймеру или когда люди покидают комнату, экономя деньги и делая здания более энергоэффективными.

Суперзарядка энергетической отрасли

По мере усиления мощности машинного обучения, эта технология имеет потенциал изменить способ работы коммунальных компаний. Она может выявлять неэффективность производства и помогать персоналу выполнять предиктивное обслуживание, что приводит к значительным сбережениям.

Сокращение накладных расходов приводит к снижению счетов за электроэнергию для потребителей, что делает ее более доступной для всех. Это также снижает экологическое воздействие энергетических компаний и способствует созданию более чистого и энергоэффективного мира, что является достойной целью для стремления.