年底之前，Amit Chakraborty的团队将在试点项目中用真实的用电数据对新的软件进行测试。首先要对消费者的用电数据进行研究。为此，他们将会从数百万使用智能电表的消费者中收集相关数据。收集的数据会包括以下信息：用电量及用电时段。的研究人员将会把从试点项目得出的结论和气象数据以及事件（例如棒球决赛）信息结合起来。他们将使用这些原始数据为软件开发训练数据。然后，软件的算法将会地预测出短期用电负荷。 负荷预测并不是一项新发明。大家都知道，假期时数以百万的火鸡被放入微波炉时所造成的峰值负荷。但是这种粗糙的预测还不能满足可持续发展能源体系的要求。在美国，电力公司在管理负荷方面多年来一直依赖于市场规律。

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PRONET-02DEA-P成都伺服系统现货HC-UF13B-S3 ESDA30C A06B-0851-B190近年来随着微处理器、新型数字信号处理器(DSP)的应用，出现了数字控制系统，控制部分可完全由软件进行，分别称为摪胧只瘆或抟旌鲜绤、撊只瘆的永磁交流伺服系统 到目前为止，高性能的电伺服系统大多采用永磁同步型交流伺服电动机，控制驱动器多采用快速、准确定位的全数字位置伺服系统 典型生产厂家如德国西门子、美国科尔摩根和日本松下及安川等公司 日本松下电机制作所推出的小型交流伺服电动机和驱动器，其中大惯量系列适用于数控机床，中惯量系列适用于机器人(高转速为3000r/min，力矩为0.016~0.16N.m) 还推出小惯量 系列 20世纪90年代先后推出了新的A4系列和A5系列 由旧系列矩形波驱动、8051单片机控制改为正弦波驱动、80C、154CPU和门阵列芯片控制，力矩波动由24%降低到7%，并提高了可靠性 这样，只用了几年时间形成了八个系列(功率范围为0.05~6kW)较完整的体系，满足了工作机械、

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如果供电量增加，用电成本会下降。相反，电力供应紧张时，消费者会减少用电量，否则要多花钱。但是这种“需求响应”并不总能有效地发挥作用。如果消费者的行为和预期的不一致，电力公司必须马上生产或购买更多的电能。这种规律常常失效，并会产生更多的温室气体。“为避免这一情况，我们必须能够预测消费者在任何特定时刻的行为，”Chakraborty指出。 机器学习可以帮助降低扩建电网的成本。例如，Michael Metzger博士正在为在慕尼黑开展的一个“智能电网”项目研究电网自动化。他和研究院的其他专家一道开发出了一种学习算法，可以使用传感器测得的数据来计算电网的结构。“几十年以前埋下的供电电缆有多少，位置在哪里，现在一般基本找不到这种资料了，”他说。为了获得这种有关电网隐藏部分的基本信息，在电缆网络内安置了传感器。

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