repo นี้อุทิศให้กับการพัฒนารูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องจักร/ลึกซึ่งสามารถรวมเข้ากับภาคพลังงานได้อย่างราบรื่น ดังที่เราทุกคนรู้ว่าภาคพลังงานมีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันของเราและความท้าทายของมันก็มีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและการกำหนดราคาที่ผันผวนของแหล่งพลังงานฟอสซิล วัตถุประสงค์คือเพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้โดยการควบคุมพลังของโมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งสัญญาว่าจะลดต้นทุนการพัฒนาอย่างยั่งยืนและการใช้ประโยชน์และการจัดการทรัพยากรพลังงานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
การพยากรณ์ความต้องการพลังงานที่ถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ให้บริการพลังงานในการเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากรลดต้นทุนและตรวจสอบอุปทานที่ไม่หยุดชะงัก แบบจำลอง AI ของเราวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตรูปแบบสภาพอากาศและปัจจัยอื่น ๆ เพื่อทำการคาดการณ์ความต้องการที่แม่นยำซึ่งนำไปสู่การกระจายพลังงานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
การบำรุงรักษากริดพลังงานมีราคาแพงและใช้เวลานาน โมเดล AI ของเราตรวจสอบส่วนประกอบกริดโดยทำนายเมื่อต้องการการบำรุงรักษา วิธีการเชิงรุกนี้ช่วยลดการหยุดทำงานปรับปรุงความน่าเชื่อถือและประหยัดค่าใช้จ่าย
เมื่อภาคพลังงานเปลี่ยนไปสู่แหล่งพลังงานหมุนเวียนการทำนายการผลิตพลังงานที่แม่นยำจากข้อมูลสภาพอากาศเป็นสิ่งจำเป็น โมเดล AI ของเราเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรทดแทนเพื่อการจัดการกริดที่ดีขึ้น
การใช้พลังงานที่มีประสิทธิภาพครอบคลุมเกินกว่าโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ AI เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานภายในอาคารและบ้านโดยการปรับความร้อนการระบายความร้อนและระบบแสงลดของเสียและลดค่าพลังงาน
กริดสมาร์ทในอนาคตต้องการการตรวจสอบและการตัดสินใจแบบเรียลไทม์เพื่อความมั่นคง แบบจำลอง AI ของเราทำนายปัญหาความมั่นคงของกริดและเสนอวิธีแก้ปัญหาแบบเรียลไทม์ป้องกันการหยุดทำงานของพลังงานและการหยุดชะงัก