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技术，塔什干，乌兹别克斯坦摘要全球能源部门正面临越来越多的困难，包括对效率的要求不断提高、供需模式的变化以及缺乏最佳管理分析。利用机器学习 (ML) 处理能源部门的数据可以逐步解决这些问题。ML 算法能够分析设备数据、构建预测模型并解决与可持续性相关的问题。在智慧城市中，机器学习算法的集成可以自动响应电价波动，从而促进对能源消耗的有效控制。采用机器学习的系统可以帮助能源供应商适应变化的可再生能源供应。世界范围内，人们越来越重视低排放能源，从而导致太阳能光伏、风电场和海洋能源系统的装机容量增加。因此，人工智能和机器学习将在有效管理能源部门的挑战中发挥至关重要的作用。微电网的实施带来了重大挑战，需要模型预测控制 (MPC) 等先进的控制技术。本文重点介绍如何将 MPC 用于微电网的能源管理，旨在提供 MPC 方法在可持续能源管理方面的发展的最新概述。 关键词：机器学习、预测模型、可持续管理 1. 简介 在过去的几十年里，世界能源部门面临着越来越大的挑战，例如需求和效率的增加、供需模式的变化以及缺乏最佳管理分析。在发展中国家，这一挑战更加严峻。Debnath KB (2018) 声称，大量温室气体对全球变暖起着至关重要的作用，因为燃烧煤炭、石油和天然气会产生有害的温室效应，从而导致全球变暖和气候变化。为了应对这种气候变化，有必要减少产生的温室气体，如化石燃料产生的二氧化碳排放，并使用替代可再生能源 (RES)，如太阳能光伏 (PV) 板、风力涡轮机和水坝，以极低的运营成本和绿色能源环境发电。实施绿色能源的城市需要智能电网来整合能源，以获得不间断的电力供应，并通过数据驱动的控制系统优化资源管理。另一方面，由于太阳能和风能发电取决于阳光和风速，可再生能源发电可能会出现短缺或过剩。因此，为了持续向负载供电并避免电压和频率波动，本地现场微电网被集成到主电网（称为宏电网）中。当可再生能源发电量减少时，宏电网将提供
使用机器学习进行可持续能源管理
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