通用电气计划借助人工智能和机器学习(ML)来改善其业务运营。
Anodot提供了能源领域人工智能预测分析解决方案的另一个示例。
该初创公司提供实时警报和预测分析，以帮助能源公司发现问题并及早解决。
3.资源管理资源管理是能源领域继人工智能预测分析之后的下一步。
有了人工智能的预测机制，能源供应商将能够更好地分配其资源，提前准备需求，预测任何问题并尽可能节省资源。
对于终端客户来说，使用人工智能将带来更低的电费开支和定制服务。
在2019年11月，贝克休斯(BakerHughes)、C3.ai和微软(Microsoft)宣布结成联盟，以使客户更容易采用在MicrosoftAzure上运行的可扩展人工智能(AI)解决方案。
有鉴于此，能源领域可以提高效率并增加安全性，同时减少石油和天然气行业对环境的影响。
4.电能储存便利化高效的电能储存是一个棘手问题。
随着要存储的电量不断增加，需要额外的容量和新的管理系统。
而人工智能可以帮助行业参与者优化其电能储存。
储存可再生能源相当困难，因为这种能源的生产是周期性的，有时甚至是混乱的。
将可再生能源与人工智能驱动的存储相结合可以极大地促进储能管理，增加业务价值并将电能损耗降至醉低。
让我们考虑一下Stem，这是一家可以帮助能源公司使其能源战略更智能的初创公司。
Stem与美国80多家顶0级太阳能开发商合作，通过增加存储容量帮助他们将项目价值提高多达90%。
5.故障预测与预防能源是一种强大的资源，如果处理不当，可能会非常危险。
例如，2018年，有故障的输电线路被认定在加州引发了致命的野火。
人工智能有潜力帮助预测和预防