例如，人工智能可以预测系统过载，并警告操作员潜在的变压器故障。||人工智能在能源领域的主要挑战1.缺乏理论背景能源领域采用人工智能缓慢的一个原因是决策者缺乏必要的人工智能专业知识。许多公司根本没有足够的技术背景来了解他们如何从采用人工智能中受益。保守的利益相关方更愿意使用久经考验的方法和工具，而不是冒险尝试新事物。随着越来越多的行业，如教育、金融、医疗保健和交通等，都在接受人工智能的潜力，能源领域的决策者也开始将注意力转向这项技术。2.缺乏实践经验人工智能仍然是一项新技术，掌握它的专业人员很少，很难找到专业人士来构建具有真正实用价值的强大人工智能系统。能源领域的运行方式非常保守。能源公司收集和管理数据，但用创新的技术解决方案将其数字化是有问题的。存在相关的风险，如数据丢失、定制不当、系统故障和未经授权访问等。由于能源领域的出错成本很高
许多公司不愿冒险尝试没有经过验证的新方法。3.过时的基础设施过时的基础设施是能源领域现代化的醉大绊脚石。目前，电力公司发现自己被埋在大量数据中，不知道如何应对。该行业拥有的数据比大多数行业都要多，但这些数据通常是分布式的、无序的、分散在不同的格式中，并且只在本地存储。在获得巨额利润的由于过时系统的脆弱性，该行业也蒙受了巨大的损失。4.财务压力在能源领域实施创新智能技术可能是醉好的选择，但肯定不是醉便宜的。寻找经验丰富的软件服务提供商，来开发和定制软件，以及调整、管理和监控它需要大量的时间和资源。能源领域的企业在能够从人工智能、机器学习和深度学习中获益之前，他们必须愿意分配可观的预算，并接受改变过时系统的风险。随着人工智能（AI）正日益广泛的应用于商业中，给企业管理者和财务专业人士带来了不少挑战。