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这项研究深入研究了电力行业中从集中式转移到分散的方法的转变，特别关注机器学习（ML）进步如何在增强可再生能源能力和改善网格管理方面起着至关重要的作用。ML模型在预测可再生能源的产生和消费方面已经变得越来越重要，使用了各种技术，例如人工神经网络，支持向量机和决策树。此外，还采用了数据预处理方法，例如数据拆分，正常情况，分解和离散化，以提高预测准确性。将大数据和ML纳入智能电网中，包括增加的能源效率，对需求的更有效响应以及更好地整合可再生能源的响应。然而，必须解决诸如处理大量数据量，确保网络安全和获得专业专业知识之类的Challenges。该研究调查了太阳能，风能和电力解剖和存储领域内的各种ML应用，这说明了它们优化能源系统的潜力。总而言之，这项研究证明了电力部门不断发展的景观，因为它通过应用ML创新和分布式决策，从集中式转移到分散解决方案，最终塑造了更加有效和可持续的能源未来。
在可再生能源系统和网格优化中授权分布式解决方案
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