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如何利用人工智能來適應電力需求

倩倩 ? 來源:百度粉絲網 ? 2020-04-24 15:09 ? 次閱讀

導致COVID-19的新型的傳播,促使美國各地的州和地方政府制定了就地安置的命令和關閉企業。 當數百萬人突然發現自己被限制在家里時,這種轉變不僅給互聯網服務提供商、流媒體平臺和在線零售商帶來了壓力,而且給國家電網供電的公用事業也帶來了壓力。

U.2020年3月27日美國用電比2019年3月27日下降3%,損失約3年銷售增長。. 波士頓大學可持續能源研究所所長彼得·福克斯-彭納(Peter Fox-Penner)在最近的一篇評論文章中斷言,公用事業收入將受到影響,因為供應商正在停止關閉,并推遲加息。 此外,根據研究公司Wood Mackenzie的研究,家庭電力需求的增長不會抵消商業電力需求的減少,主要是因為住宅需求僅占北美總需求的40%。

一些公用事業公司正在使用人工智能機器學習來解決COVID-19造成的意外收入和能源使用波動。 精確的負荷預測可以確保在未來幾個月內操作不會中斷,從而防止停電和停電。 它們還可能提高公用事業內部流程的效率,導致在大流行病結束后很長一段時間內降低價格和改善服務。

Innowatts是一家開發能源監測和管理自動化工具包的初創公司,它的客戶包括幾家主要的美國公用事業公司,包括波特蘭通用電氣、Gexa能源、Avangrid、亞利桑那公共服務電氣、WGL和Mega能源。 它的eUtility平臺接收來自超過3400萬個智能能源儀表的數據,遍布13個地區能源市場的2100萬個客戶,而它的機器學習算法分析這些數據,以預測短期和長期負荷、差異、天氣敏感性等。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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