公用事业公司正在转向机器学习来降低客户的能源费用-以及自己的费用。当开销和运营成本降低时，他们可以为消费者提供更好的价格，为所有参与者创造一个双赢的局面。以下是机器学习和人工智能如何降低公司和消费者的能源费用的方法。
实现预测性维护
与按计划进行的预防性维护不同，预测性维护利用机器学习的力量来估计设备何时需要更换或修理。机器学习使用传感器分析系统的过去使用模式以检测即将出现的问题。然后它会提醒维护人员他们需要尽快进行保养。
2021年，制造业调查中有40%的受访者报告使用分析工具进行预测性维护。这项技术对于公用事业公司节约能源具有重大潜力-及时更换和修理故障设备意味着减少运行效率低下的机器浪费能源。
例如，将传感器放置在暖通空调系统中可以帮助识别空调器冷却效果不如以前好的情况。传感器可以使用物体识别技术来发现风扇损坏，或者分析振动模式来检测压缩机故障。
减少制造废料
传感器可以测量能源设施中各个机器的产量和效率。它们在外观上可能都一样，但每个传送带或涡轮使用的电量可能不同。更换或重新安置效率最低的设备将降低成本。
机器学习传感器还可以检测湿度控制系统的低效率，帮助管理人员为设备找到正确尺寸的驱动器和电动机，并确定设备的最佳工作温度。它们可以收集有关能源生产的各个方面的信息，例如使用的原材料类型，设备的最高使用时间以及不同设备的年龄。软件会分析数据以确定是否有任何运行水平低效的情况。
公用事业公司可以利用这些丰富的数据来做出能够降低能源费用的决策。这些节省的费用将传递给消费者。
生成能源使用洞察
智能电表可以测量指定区域内的用电模式。随着软件的学习，它可以根据人们的用电时间和地点进行最佳节能预测。它可以识别在空闲时持续运行并使用过多电力的高耗能设备。
在公司设施中安装智能电表可以通过消除低效率来降低能源费用。它们让员工能够调整自己的习惯，更换过时设备，并以最佳方式运行暖通空调系统以减少用电量。
优化电网以降低能源费用
合理放置智能电表有助于优化从电池储存到家庭用电的所有内容。智能电网可以根据客户过去的能源消耗预测和管理需求。它可以帮助人们决定何时使用储存的电力，何时将电力卖回电网，从而减少浪费并降低公用事业和消费者的成本。
智能电网还可以预测风能和太阳能的可用性。这一特性有助于公用事业公司更高效地储存和使用电力，使消费者对可再生能源更有信心。
使用智能恒温器和照明
削减公用事业运营成本并降低消费者能源费用的另一种做法是利用智能技术来管理能源消耗。智能恒温器可以根据占用率、季节和时间段调整建筑物的供暖和制冷。随着时间的推移，软件学习能够更好地管理电力使用。
类似地，智能照明使用物联网连接的灯泡来自动调整室内灯光的颜色和强度。它们可以根据定时器自动关闭，或在人离开房间时关闭，从而节省费用并使建筑物更节能。
推动能源行业的超级发展
随着机器学习的不断强大，这项技术有潜力彻底改变公用事业公司的运营方式。它可以识别生产效率低下的问题，并帮助员工进行预测性维护，从而节约大量费用。
降低经营成本意味着为消费者减少能源费用，使电力对每个人更加负担得起。这也降低了公用事业公司的环境影响，并为一个更加清洁、更加节能的世界做出了贡献，这是一个值得努力追求的目标。