能源市場競爭激烈，任何能源供應商在未來幾年的生存都取決於他們實現輸送系統自動化的能力。新的商業領域沒有給悠閒的能源供應商留下空間，因為客戶有權選擇能夠滿足其需求的公用事業公司。
美國能源分銷市場的放鬆管制削弱了能源產業的壟斷。頂級電力供應商現在使用機器學習來競爭並提供優質的服務。公用事業公司還可以為客戶日常面臨的問題找到新的解決方案。以下是能源供應商利用它的更多方式。
1. 定制產品。
為了在能源市場中生存和發展，能源供應商必須以他們無法抗拒的令人垂涎的能 台灣 WhatsApp 號碼數據 源價格來贏得客戶。在尋找新的能源計劃時，客戶會選擇評級最高和最佳能源計劃的能源提供者。無論是新創公司還是現有企業，每個能源提供者都必須制定最佳費率計劃。
計劃類型必須足夠有效才能贏得客戶的忠誠度。好消息是，美國能源市場的放鬆管制使得消費者 只需將郵遞區號輸入各個能源提供者提供的機器學習平台即可輕
機器學習為能源提供者提供有關消費者行為、消費模式、客戶評論等的資訊。這有助於能源公司做出明智的決策。更重要的是，它可以利用數據來發現模式，並幫助能源提供者根據收集的數據提供有吸引力的、量身定制的報價，以滿足客戶的特定目的。
值得注意的是，客戶在選擇資料科學或機器學習平台時會選擇最好的技術提供者。您可以使使用 Gartner 魔力像限來比較 TIBCO 和 IBM 等技術提供者。
2. 更好的定價策略。
機器學習提供即時指數，可以非常有效地確定每千瓦時 (kwh) 的平均價格。消費者對淡季和淡季最便宜的電價感興趣，尤其是在尖峰時段。公用事業公司不能儲存電力；生產和消費必須達到平衡。為了留在市場上，電力供應商需要知道何時採購和何時銷售，以實現利潤最大化。
電力公司可以部署具有深度學習模型的機器學習，以精確預測價格，考慮所有可能影響定價的因素，例如天氣條件等。
3. 自動曝光可疑測光點。
能源公司使透過獲取客戶如何用電的數據來暴露可疑的電錶點。他們還可以監控 提供更多優惠券或讓他們下 每月的帳單和有關客戶的其他信息，從而指出可疑模式。計量點的可疑行為可能因多種原因而發生，例如安裝問題或。在某些情況下，客戶可能成為受害者。它還可以透過及時暴露可疑的儀表點來幫助消除這種情況。
此問題可能會經常發生，並且通常不適合能源提供者和客戶。當客戶看到能源費用穩定增加時，他或她可能會決定更換為另一家能源供應商，而無需說明更換的原因。
4.為了更好的維護。
不可預見的停電可能是錯誤的，但擁有預防性和糾正性維護流程可以使 越南数据 能源供應商成為有效的利基市場參與者。在美國，德州居民最近經歷了一次停電，令人不安。機器學習以透過識別可能導致損失的缺陷和模式並提前糾正此類問題來幫助降低不可預見的故障風險。