能源、天然气、水和废物管理等公用事业已经依赖智能设备来优化基础设施和平衡供需。现在，更智能的公用事业、由技术驱动的复杂市场的整个生态系统正在出现。他们从机器学习的使用中受益匪浅。能源部门和智能电网尤其将从ML和AI的最新进展中受益匪浅。能源部门及其所依赖的基础设施非常复杂。因此，他们经常受到维护问题、系统或设备故障以及可能由各种因素（包括恶劣天气、需求激增和资源分配不当）引起的管理挑战的困扰。事实上，据估计，由于电网过载和拥堵，美国电网中有61%至86%的能源被浪费了。数据难题智能电网提供了大量数据，其中大部分可以帮助运营商在出现问题时对其进行分类。然而，鉴于不断通过网格的大量数据，收集和汇总这些数据是一项重大挑战。例如，考虑来自数十亿个不同设备的信号和来自电网中数百万个源的信号。因此，跟上这些海量数据对于操作员来说是一项极其艰巨的任务，通常会导致失去洞察力，从而导致故障，甚至更糟的是停电。正确获取这些数据只是挑战的一部分。一旦收集和整理了数据，利用数据始终是数据科学家头疼的问题。必须构建算法以发现确保电网高效运行所需的洞察力。因此，必须持续维护它们以确保准确性，这对相关人员来说需要花费大量时间和资源。自动化如何提供帮助与许多其他业务应用程序一样，利用机器学习的力量来自动化数据管理流程可以为能源行业带来巨大好处。一些最适用的应用包括：预测故障——使用正确的算法，运营商可以在电网故障到达客户之前更好地预测它们。因此，能源公司可以避免客户不满和随之而来的相应经济损失。能源管理——能源使用激增会给电网带来重大问题。通过根据需求适当分配能源，运营商可以在整个电网中实现“负载管理”，在需要时节省资源，最终实现更环保、更高效的实践。维护——电网覆盖了大部分国家，经常同时受到几种不同天气条件的袭击，例如一个地区的大风、另一个地区的闪电和完全不同的地区的暴雨。能够自动接收维护信号并预测可能需要维护的位置，使操作员能够确定工作的优先级，从而节省成本并减少停机时间。实践中的机器学习能源部门正在迅速采用机器学习功能来自动化电网的运行方式，这对开发团队提出了新的要求。为了实现这些目标并与时俱进，开发人员需要快速轻松地访问机器学习功能。他们无法负担数周或数周的时间来构建自动化所需的代码和架构。幸运的是，有可用的解决方案使这成为可能，使开发人员能够在不中断系统的情况下快速、无缝地测试支持机器学习的应用程序。通过将机器学习交到应用程序开发人员手中，团队可以更快地实现价值。将机器学习嵌入数据管理平台是为开发人员赋能的一种方式，最终使数据科学团队能够花更多的时间进行创新，减少构建和维护的时间。随着行业的发展，机器学习(ML)操作也将发展，这将导致更智能的电网、更高效的运营商和更快乐的客户。
