如何利用人工智能来适应电力需求

导致COVID-19的新型的传播，促使美国各地的州和地方政府制定了就地安置的命令和关闭企业。 当数百万人突然发现自己被限制在家里时，这种转变不仅给互联网服务提供商、流媒体平台和在线零售商带来了压力，而且给国家电网供电的公用事业也带来了压力。

U.2020年3月27日美国用电比2019年3月27日下降3%，损失约3年销售增长。. 波士顿大学可持续能源研究所所长彼得·福克斯-彭纳（Peter Fox-Penner）在最近的一篇评论文章中断言，公用事业收入将受到影响，因为供应商正在停止关闭，并推迟加息。 此外，根据研究公司Wood Mackenzie的研究，家庭电力需求的增长不会抵消商业电力需求的减少，主要是因为住宅需求仅占北美总需求的40%。

一些公用事业公司正在使用人工智能和机器学习来解决COVID-19造成的意外收入和能源使用波动。 精确的负荷预测可以确保在未来几个月内操作不会中断，从而防止停电和停电。 它们还可能提高公用事业内部流程的效率，导致在大流行病结束后很长一段时间内降低价格和改善服务。

Innowatts是一家开发能源监测和管理自动化工具包的初创公司，它的客户包括几家主要的美国公用事业公司，包括波特兰通用电气、Gexa能源、Avangrid、亚利桑那公共服务电气、WGL和Mega能源。 它的eUtility平台接收来自超过3400万个智能能源仪表的数据，遍布13个地区能源市场的2100万个客户，而它的机器学习算法分析这些数据，以预测短期和长期负荷、差异、天气敏感性等。