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摘要:本文全面回顾了人工智能 (AI) 在工业 4.0 背景下的整合,强调了其对各个行业的变革性影响及其在可持续能源管理的能源消耗预测中的具体应用。从工业发展的历史视角开始,从自动化到当前的信息物理系统时代,这篇评论强调了人工智能在重塑制造流程中的关键作用。本文探讨了人工智能在能源领域的多种应用,特别是其在短期负荷预测、需求响应优化以及对太阳能和风能等可再生能源的准确预测方面的有效性。讨论了由于分散化和电网连接设备的激增而导致的电力系统日益复杂化,强调了人工智能促进的有效信息交换的重要性。此外,这篇评论深入探讨了用于能源预测的各种模型,包括监督学习模型、人工神经网络和深度学习模型。概述了人工智能在电力系统控制、管理、能源市场定价和政策建议中的实际应用,展示了其在优化能源效率和平衡电力生产和消费方面的潜力。人工智能在改善供需预测方面的作用的实际例子,例如谷歌子公司 DeepMind 增强了风力发电量预测,凸显了这些技术对现实世界的影响。然而,摘要也承认了现有的挑战,包括理论背景不足、实践专业知识不足和资金限制阻碍了人工智能在能源行业的广泛应用。总之,本文对人工智能在预测能源消耗方面的现状、挑战和潜力提供了宝贵的见解,为不同行业的可持续能源管理提供了路线图。

利用人工智能预测能源消耗

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