降低设备损坏概率， 节能又高效！

在全球范围内，能源的使用状况都不容忽视。节约能源和开发新能源已成为各国能源发展的基本问题。

传统的化石能源使用带来了诸多的问题，不仅造成了环境污染和温室效应，使得物种减少，过于依赖化石能源还会因能源危机，价格上升而让企业生产陷入困难。

机器学习在能源利用上也发挥了重要的作用，例如以下的功能：

预测性维护——使用了机器学习的 能够分析历史存储的数据和实时数据，已确定建筑中哪些系统和子系统在未来一段时间内会发生故障，从而提前预测可能出现的故障，提高设备的整体效率，节省高额成本。

管理用电平衡——能够监测用电系统的异常变化和各设备的状态，减少电能浪费。通过对设备的检查、调整、保养、润滑和维修，减少设备的磨损，降低故障率，提高设备的使用效率。

能源需求预测—— 可以监测日常客户对能源的使用规律，结合机器学习来优化能源使用的同时，还能对未来电能使用做出预测，以便做出合理的能源利用规划。

总体而言，能耗监测新系统能够提高公共部门和机构对能源效益的认识，通过科学管理和新技术，促进能源的合理有效利用，提高能源使用效率，避免浪费。

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