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全世界应对能源需求增加和迫切需要解决环境问题的双重挑战，智能能源管理系统（SEMS）的发展已成为关键解决方案。这些系统旨在智能控制和优化能源，以确保以最有效和可持续的方式生成，分发和消耗能源。这种转换的核心是机器学习（ML），这是一种强大的工具，它使SEM可以做出数据驱动的决策，预测能源需求并实时响应变化的条件。ML在SEMS中的关键应用之一是需求预测。ML算法分析了大量的历史能源消耗数据，天气模式和实时信息，以精确的准确性预测未来的能源需求。此功能使公用事业和能源提供商可以动态调整其产生和分发策略，从而减少能源浪费和运营成本。
使用机器学习的智能能源管理系统
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