在全球范圍內，能源的使用狀況都不容忽視。節(jié)約能源和開發(fā)新能源已成為各國能源發(fā)展的基本問題。

傳統(tǒng)的化石能源使用帶來了諸多的問題，不僅造成了環(huán)境污染和溫室效應，使得物種減少，過于依賴化石能源還會因能源危機，價格上升而讓企業(yè)生產陷入困難。

機器學習在能源利用上也發(fā)揮了重要的作用，例如以下的功能：

預測性維護——使用了機器學習的能耗監(jiān)測系統(tǒng)能夠分析歷史存儲的數(shù)據和實時數(shù)據，已確定建筑中哪些系統(tǒng)和子系統(tǒng)在未來一段時間內會發(fā)生故障，從而提前預測可能出現(xiàn)的故障，提高設備的整體效率，節(jié)省高額成本。

管理用電平衡——能耗監(jiān)測系統(tǒng)能夠監(jiān)測用電系統(tǒng)的異常變化和各設備的狀態(tài)，減少電能浪費。通過對設備的檢查、調整、保養(yǎng)、潤滑和維修，減少設備的磨損，降低故障率，提高設備的使用效率。

能源需求預測——能耗監(jiān)測系統(tǒng)可以監(jiān)測日?？蛻魧δ茉吹氖褂靡?guī)律，結合機器學習來優(yōu)化能源使用的同時，還能對未來電能使用做出預測，以便做出合理的能源利用規(guī)劃。

總體而言，能耗監(jiān)測新系統(tǒng)能夠提高公共部門和機構對能源效益的認識，通過科學管理和新技術，促進能源的合理有效利用，提高能源使用效率，避免浪費。

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