我們對現代技術的依賴既是福音，也是障礙。技術進步越多，我們使用的越多，我們的能源消耗就越大。即便如此，技術可以幫助提高效率，包括允許組織減少能源使用。

美國能源信息署 (EIA) 預測，2018 年至 2050 年間，世界能源消耗量將增加 50%。這意味著，作為一個社會，我們必須齊心協力，盡可能減少能源足跡。

提示物聯網或物聯網。這些設備能耗低且效率極高。更重要的是，它們通過實時分析數據的收集和分發極大地改進了一般操作。

要了解這對能源行業意味著什么，以及技術如何改變格局，我們需要更深入地研究。

物聯網改變能源行業的 6 種方式

能源領域的物聯網幾乎惠及所有人，從能源供應商到電網維護人員，再到依賴穩定電力供應的能源用戶。以下是技術正在改變能源行業的一些方式。

1. 資源優化

無論您是在談論大型制造工廠還是住宅，物聯網都可以通過它收集的上下文數據來更好地優化資源。例如，智能恒溫器可以幫助房主優化其 HVAC 的使用以降低能源費用，同時仍保持室內氣候舒適。

相同的應用可以應用于工業或商業物業。想象一下，當房間里沒有人時，智能照明系統會關閉，從而節省能源并降低水電費。除此之外，配備物聯網的重型機械和設備可以提供同樣的好處，降低燃料成本、能源消耗，甚至浪費。

2. 機會發現

試著想象一下探索新世界是什么感覺，有這么多發現同時發生。由于物聯網、機器學習、人工智能和大數據解決方案，我們現在正處于現代技術的那個階段。如何?

大量的性能、操作和體驗數據可以輸入到強大的機器學習和分析工具中。然后，這些系統尋找可用于優化戰略和資源使用的趨勢和模式，并發現新的方法或機會。最重要的是，這一切都是實時發生的，這要歸功于物聯網設備不斷收集數據并將其傳輸到上下文分析中心。

這是一種新的研究解決方案，可以幫助發現新的做事方式、更有效的實踐和更好的能源技術。

3. 更智能的電網

長期以來，人們一直在吹捧“智能”電網。雖然更廣泛的解決方案可能還有很長的路要走，但物聯網確實可以讓最終用戶的事情活躍起來。特別是，商業公司可以利用該技術在多個層面優化和減少能源消耗。

除了減少能源足跡和浪費之外，物聯網還可以增強智能電網，尤其是與太陽能等可再生能源結合使用時。在業務或財產的某些領域減少能源使用從未像現在這樣可能。實時分析會告知能源使用最多的地方，有時甚至是不需要的地方。它還可以突出顯示急需升級或改進的電網區域。

想象一下，當這項技術最終應用于國家電網時，它會帶來什么好處。2011 年，約 70% 的能源網輸電線路和電力變壓器已超過 25 年。發電廠的平均使用年限超過 30 年。他們現在更老了，效率也低得多。

4.分布式電網

近年來，我們看到的一項創新變化是分布式或眾包能源電網，也稱為微電網。配備太陽能和可再生能源的住宅物業的消耗量可能低于其發電量。這為他們提供了一個獨特的機會，可以將能源賣回電網，從而將其分配到其他需要的領域。

同時，它也給能源供應商帶來了新的挑戰，他們必須學會管理公司擁有的資產和分布式能源。

在物聯網的支持下，分布式應用程序對所有各方都有利，因為運營和性能數據會產生更細微的洞察力。能源供應商對總生產和消費有更深入的了解，使他們能夠將能源重新分配到正確的地方，同時仍能全力支持每個人。

5. 更高的自動化程度

并不是說能源行業還沒有實現自動化，因為其中很多是自動化的。物聯網和邊緣計算技術使通過算法和數據驅動的流程創建高級自動化解決方案成為可能。更高的智能為更智能、更明智的行動提供動力。它還推動了更準確和更先進的自動化水平。

想象一下，當需求低時，電網會實時減少發電量，并隨著需求的增長而增加發電量。這正是我們可以期待的那種應用，因為數據驅動的技術在能源運營中變得更加根深蒂固。它進一步改進了遠程訪問和監控，這兩者都可以實現自動化。

相對較新的自我監控自動縮回塔(SMART 塔)是遠程訪問和改進自動化支持的完美示例。用戶可以通過遠程訪問完全控制塔，并通過短信接收狀態警報。這些塔也可以配置為自動響應而無需人工干預。

6. 可持續性和備災

不幸的事件發生，無論是人為的還是其他的，它可以讓每個人——包括能源供應商——都爭先恐后地恢復。由于物聯網的自然數據交付應用，它推動了電網、節點和電力公司之間更廣泛、更準確的通信。

他們對某些電網為何下降以及可能出現的挑戰有更好的了解。他們還可以使用數據來創建預測模型，這不僅使他們能夠更好地了解事件可能會如何發展，而且還可以對這些情況做出適當的反應。它導致更高的可持續性和更好的災害準備。

能源領域物聯網的未來

雖然物聯網幾乎在每個行業都被采用，包括電力和能源，但在某些地方它正在產生革命性的影響。

能源領域的物聯網正在提高我們的可持續性，優化我們對能源的依賴，并通過數據分析和微電網等新應用創造新機會。它還推動了更先進的自動化?？吹轿磥頃l生什么將是令人興奮的。物聯網、機器學習和相關技術還能如何改變現代能源?

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