Профилактическое обслуживание — это быстро развивающаяся область в энергетической отрасли, и автономные энергетические системы не являются исключением. Используя алгоритмы машинного обучения для анализа данных датчиков из этих систем, можно выявить потенциальные проблемы до того, как они приведут к сбоям или сбоям в работе. Это может помочь повысить надежность автономных энергетических систем и сократить время простоя, что приведет к более эффективной и рентабельной работе. Одной из..