機器學習技術在企業電氣系統中的工作和維護中發揮重要作用，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帶來關鍵的變化。行業媒體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最大的顛覆者。

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企業需要考慮使用依賴于機器學習技術的電氣系統的好處。人工智能可以使其更具成本效益和效率。

精明的企業使用依賴機器學習的電氣系統

當企業領導者在經營公司時，需要管理許多業務：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務增長時，很容易忘記其設施需要定期更新才能保持最佳工作狀態。

然而，過時的能源基礎設施可能會損害企業的業務。E&T雜志討論了在能源行業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將如何超過現有基礎設施。

例如，企業的電氣系統最后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，并使其更容易確保電氣設備的長期使用。

以下是企業積極升級其電氣系統所獲得的五大好處：

1.提高建筑物和員工的安全性

商業和工業建筑起火的一個主要原因是電氣設備發生故障，如電線磨損和故障引起的火災。讓專業人員檢查配電系統并升級設備，這有助于降低發生電氣火災的風險。

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.最大限度地減少昂貴的停機時間

根據美國能源部的估計，在2003年至2012年期間，美國發生了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感受到了這種停機時間的壓力，特別是那些完全依賴電網運行的公司。重要的是企業隨時可能遭遇電涌事件，而不僅僅是氣象災害的原因。

如果企業已經更新了其電力系統，那么需要了解云計算連接微電網的最新進展。當電網斷電時，這項技術可以幫助企業業務的正常運行。采用機器學習技術有助于解決這些問題。

更換現有電氣系統中損耗的部件將會減少系統因老化或不兼容部件而出現故障的可能性。

3.減少每月電費支出

企業的電氣系統運行越高效，投資回報就越高。

正如美國環境保護基金指出的那樣，如今的商業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。雖然企業可能需要預先投資來更新升級電氣系統，但可以在未來幾年內可以獲得更高效率的好處，此外還實現節能環保。

機器學習對確保電氣系統有效運行以最大限度地降低不必要的成本，非常重要。

4.尋找更便捷、更實惠的保險范圍

企業的建筑物及其電氣系統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(如電力系統)，或提供證據來證明這些系統是最近更新升級的。

當企業最終升級其電氣系統時，需要與其保險公司聯系。在提供相關升級證明之后，就可以降低保險成本。

5.提高可持續性并實現綠色目標

如今，可持續發展成為企業關注的重點，并且有充分的理由。還記得熒光燈取代白熾燈的時候嗎?電氣系統的現代部件可以取代傳統部件，幫助企業減少成本浪費，實現綠色績效目標。

許多企業推遲更新升級電氣系統，這意味著他們錯過了提高安全性、提高效率、減少停機時間，以及獲得最佳保險費率的機會。

機器學習顯著改善了企業電氣系統

企業電力系統越來越依賴于機器學習。這對企業來說是一件好事，因為機器學習可以使企業更安全、更可靠、更具成本效益。