В свете растущего значения устойчивых методов и энергоэффективности получение глубокого понимания факторов, влияющих на использование энергии, стало первостепенной задачей. К счастью, достижения в области технологий, особенно ИИ, способствовали разработке эффективных стратегий управления энергопотреблением и выявлению возможностей для повышения энергоэффективности. Приложение Energy Consumer, разработанное Blinx AI и управляемое искусственным интеллектом (ИИ), проводит углубленный..

В это время глобальной неопределенности мир нуждается в энергии, причем в возрастающих количествах, для поддержки экономического и социального прогресса и повышения качества жизни, особенно в развивающихся странах. Но даже в настоящее время есть много мест, особенно в развивающихся странах, где бывают перебои в работе. Эти отключения являются первичными из-за чрезмерной нагрузки, потребляемой домашними бытовыми приборами. На обогревательные и охлаждающие приборы приходится большая..

Электрическая нагрузка микросети смешана с распределенными генерациями, такими как ветряные турбины и фотоэлектрические системы. Управление работой системы в микросети является более сложной задачей, чем в энергосистеме. Таким образом, краткосрочные прогнозы на будущее могут смягчить некоторые операционные и экономические проблемы [1]. Полезная нагрузка на терминале основной сети определяется путем вычитания совокупного энергоснабжения распределенных генераций из совокупного спроса..