機器學習技術在企業(yè)電氣系統(tǒng)中的工作和維護中發(fā)揮重要作用，人們需要了解采用機器學習的益處。
機器學習正在為能源行業(yè)帶來關鍵的變化。行業(yè)媒體Towards Data Science的一篇文章對于機器學習帶給這個領域的變化進行了闡述。文章指出，比爾·蓋茨在2017年給美國各地的研究生寫的一封信中指出機器學習將成為能源行業(yè)大的顛覆者。
企業(yè)需要考慮使用依賴于機器學習技術的電氣系統(tǒng)的好處。人工智能可以使其更具成本效益和效率。
精明的企業(yè)使用依賴機器學習的電氣系統(tǒng)
當企業(yè)領導者在經(jīng)營公司時，需要管理許多業(yè)務：人員、生產力、財產和績效只是列表的一部分。當其專注于日常運營和業(yè)務增長時，很容易忘記其設施需要定期更新才能保持好的工作狀態(tài)。
然而，過時的能源基礎設施可能會損害企業(yè)的業(yè)務。E&T雜志討論了在能源行業(yè)中使用人工智能技術的好處，并指出這是一個具有很大潛力的資源。
企業(yè)領導者不需要了解機器學習的機制，只需了解具有機器學習功能的電氣系統(tǒng)將如何超過現(xiàn)有基礎設施。
例如，企業(yè)的電氣系統(tǒng)近期的一次更新是什么時候?接觸器和過載繼電器是否損壞或磨損?電力線路是否會隨著時間的推移而退化?如果推遲升級，它還會面臨哪些風險和效率低下的問題?機器學習技術可以幫助改進維護時間表，并使其更容易保障電氣設備的長期使用。
以下是企業(yè)積極升級其電氣系統(tǒng)所獲得的五大好處：
1.提高建筑物和員工的安全性
商業(yè)和工業(yè)建筑起火的一個主要原因是電氣設備發(fā)生故障，如電線磨損和故障引起的火災。讓專業(yè)人員檢查配電系統(tǒng)并升級設備，這有助于降低發(fā)生電氣火災的風險。
采用擅長預測安全風險的機器學習技術可以很好地預防和解決。
2.很大限度地減少昂貴的停機時間
根據(jù)美國能源部的估計，在2003年至2012年期間，美國發(fā)生了679次與天氣有關的停電事故，這可能會讓人們大吃一驚。這些停電事故造成的經(jīng)濟損失高達180億美元至330億美元。
毫無疑問，受到天氣影響的企業(yè)感受到了這種停機時間的壓力，特別是那些依賴電網(wǎng)運行的公司。重要的是企業(yè)隨時可能遭遇電涌事件，而不僅僅是氣象災害的原因。
如果企業(yè)已經(jīng)更新了其電力系統(tǒng)，那么需要了解云計算連接微電網(wǎng)的新進展。當電網(wǎng)斷電時，這項技術可以幫助企業(yè)業(yè)務的正常運行。采用機器學習技術有助于解決這些問題。
更換現(xiàn)有電氣系統(tǒng)中損耗的部件將會減少系統(tǒng)因老化或不兼容部件而出現(xiàn)故障的可能性。
3.減少每月電費支出
企業(yè)的電氣系統(tǒng)運行越高效，投資回報就越高。
正如美國環(huán)境保護基金指出的那樣，如今的商業(yè)建筑可以受益于更智能的能源控制措施，例如自動化燈具和加熱/冷卻，并按照運營時間表運行。雖然企業(yè)可能需要預先投資來更新升級電氣系統(tǒng)，但可以在未來幾年內可以獲得更高效率的好處，此外還實現(xiàn)節(jié)能環(huán)保。
機器學習對保障電氣系統(tǒng)有效運行以大限度地降低不必要的成本，很重要。
4.尋找更便捷、更實惠的保險范圍
企業(yè)的建筑物及其電氣系統(tǒng)的使用年限將影響其財產保險費用，甚至可能需要升級才能獲得保險公司的保險服務。正如《保險雜志》所指出的那樣，超過一定年限的建筑物可能需要更新和升級關鍵系統(tǒng)(如電力系統(tǒng))，或提供證據(jù)來證明這些系統(tǒng)是最近更新升級的。
當企業(yè)升級其電氣系統(tǒng)時，需要與其保險公司聯(lián)系。在提供相關升級證明之后，就可以降低保險成本。
5.提高可持續(xù)性并實現(xiàn)綠色目標
如今，可持續(xù)發(fā)展成為企業(yè)關注的重點，并且有充分的理由。還記得熒光燈取代白熾燈的時候嗎?電氣系統(tǒng)的現(xiàn)代部件可以取代傳統(tǒng)部件，幫助企業(yè)減少成本浪費，實現(xiàn)綠色績效目標。
許多企業(yè)推遲更新升級電氣系統(tǒng)，這意味著他們錯過了提高安全性、提高效率、減少停機時間，以及獲得好的保險費率的機會。
機器學習改善了企業(yè)電氣系統(tǒng)
企業(yè)電力系統(tǒng)越來越依賴于機器學習。這對企業(yè)來說是一件好事，因為機器學習可以使企業(yè)更安全、更可靠、更具成本效益。
