在過去的幾十年里，對于供應商和電網管理者來說，尋找更準確的方法來預測能源消耗一直是一項毫無結果的活動，因為大多數電網仍然依賴于主要參考消費歷史和天氣預報的預測模型。
公路和鐵路交通數據與活動密切相關，通過這個網格管理人員可以更好地了解城市或城鎮(zhèn)的哪些地區(qū)需要電力，哪些地區(qū)需要較少的電力。在測試中，將人工智能模型與傳統(tǒng)的能源消耗預測模型相結合，可以在能源消耗發(fā)生前兩到六個小時做出準確的預測。
實時模型還能夠在危機時期提供準確性，例如在自然災害之后或發(fā)生另一場大流行病時。如果行為發(fā)生變化，交通和鐵路數據將能夠迅速識別，并將能量轉移到城市的不同區(qū)域。
隨著電動汽車數量的增長，交通和電力需求之間的聯系將變得更加緊密。這意味著交通數據在預測用電量方面可能變得更加重要。
由于風能和太陽能大量涌入國家電網，能源供應的波動變得更加明顯，因此對消耗量進行最準確的預測，對于電網運營商避免電力不足或停電至關重要。再加上對能源日益增長的需求，過去的預測模型可能無法保持高水平的準確性。
在確定人工智能模型是否可以補充傳統(tǒng)模型的后續(xù)測試中，研究人員發(fā)現，它只會略微提高準確性。目前，人工智能似乎可以嵌入到其他模型中，以提供更高的準確性。
相關推薦
預測性維護與預防性維護的區(qū)別
物聯網是人工智能進化的支點｜觀點
綠色能源革命：太陽能和風能如何改變電力行業(yè)
免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。
