机器学习正在为能源行业带来关键的变化。行业媒体Towards Data Science的一篇文章对于机器学习带给这个领域的变化进行了阐述。文章指出，比尔·盖茨在2017年给美国各地的研究生写的一封信中指出机器学习将成为能源行业最大的颠覆者。
企业需要考虑使用依赖于机器学习技术的电气系统的好处。人工智能可以使其更具成本效益和效率。
精明的企业使用依赖机器学习的电气系统
当企业领导者在经营公司时，需要管理许多业务：人员、生产力、财产和绩效只是列表的一部分。当其专注于日常运营和业务增长时，很容易忘记其设施需要定期更新才能保持最佳工作状态。
然而，过时的能源基础设施可能会损害企业的业务。E&T杂志讨论了在能源行业中使用人工智能技术的好处，并指出这是一个具有很大潜力的资源。
企业领导者不需要了解机器学习的机制，只需了解具有机器学习功能的电气系统将如何超过现有基础设施。
例如，企业的电气系统最后一次更新是什么时候?接触器和过载继电器是否损坏或磨损?电力线路是否会随着时间的推移而退化?如果推迟升级，它还会面临哪些风险和效率低下的问题?机器学习技术可以帮助改进维护时间表，并使其更容易确保电气设备的长期使用。
以下是企业积极升级其电气系统所获得的五大好处：
1.提高建筑物和员工的安全性
商业和工业建筑起火的一个主要原因是电气设备发生故障，如电线磨损和故障引起的火灾。让专业人员检查配电系统并升级设备，这有助于降低发生电气火灾的风险。
采用擅长预测安全风险的机器学习技术可以很好地预防和解决。
2.最大限度地减少昂贵的停机时间
根据美国能源部的估计，在2003年至2012年期间，美国发生了679次与天气有关的停电事故，这可能会让人们大吃一惊。这些停电事故造成的经济损失高达180亿美元至330亿美元。
毫无疑问，受到天气影响的企业感受到了这种停机时间的压力，特别是那些完全依赖电网运行的公司。重要的是企业随时可能遭遇电涌事件，而不仅仅是气象灾害的原因。
如果企业已经更新了其电力系统，那么需要了解云计算连接微电网的最新进展。当电网断电时，这项技术可以帮助企业业务的正常运行。采用机器学习技术有助于解决这些问题。
更换现有电气系统中损耗的部件将会减少系统因老化或不兼容部件而出现故障的可能性。
3.减少每月电费支出
企业的电气系统运行越高效，投资回报就越高。
正如美国环境保护基金指出的那样，如今的商业建筑可以受益于更智能的能源控制措施，例如自动化灯具和加热/冷却，并按照运营时间表运行。虽然企业可能需要预先投资来更新升级电气系统，但可以在未来几年内可以获得更高效率的好处，此外还实现节能环保。
机器学习对确保电气系统有效运行以最大限度地降低不必要的成本，非常重要。
4.寻找更便捷、更实惠的保险范围
企业的建筑物及其电气系统的使用年限将影响其财产保险费用，甚至可能需要升级才能获得保险公司的保险服务。正如《保险杂志》所指出的那样，超过一定年限的建筑物可能需要更新和升级关键系统(如电力系统)，或提供证据来证明这些系统是最近更新升级的。
当企业最终升级其电气系统时，需要与其保险公司联系。在提供相关升级证明之后，就可以降低保险成本。
5.提高可持续性并实现绿色目标
如今，可持续发展成为企业关注的重点，并且有充分的理由。还记得荧光灯取代白炽灯的时候吗?电气系统的现代部件可以取代传统部件，帮助企业减少成本浪费，实现绿色绩效目标。
许多企业推迟更新升级电气系统，这意味着他们错过了提高安全性、提高效率、减少停机时间，以及获得最佳保险费率的机会。
机器学习显著改善了企业电气系统
企业电力系统越来越依赖于机器学习。这对企业来说是一件好事，因为机器学习可以使企业更安全、更可靠、更具成本效益。
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