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在全球范围内，能源的使用状况都不容忽视。节约能源和开发新能源已成为各国能源发展的基本问题。

传统的化石能源使用带来了诸多的问题，不仅造成了环境污染和温室效应，使得物种减少，过于依赖化石能源还会因能源危机，价格上升而让公司生产陷入困难。

机器学习在能源利用上也发挥了重要的作用，例如以下的功能：

预测性维护——使用了机器学习的能耗监测系统能够分析历史存储的数据和实时数据，已确定建筑中哪些系统和子系统在未来一段时间内会发生故障，从而提前预测可能出现的故障，提高设备的整体效率，节省高额成本。

管理用电平衡——能耗监测系统能够监测用电系统的异常变化和各设备的状态，减少电能浪费。通过对设备的检查、调整、保养、润滑和维修，减少设备的磨损，降低故障率，提高设备的使用效率。

能源需求预测——能耗监测系统可以监测日常客户对能源的使用规律，结合机器学习来优化能源使用的同时，还能对未来电能使用做出预测，以便做出合理的能源利用规划。

总体而言，能耗监测新系统能够提高公共部门和机构对能源效益的认识，通过科学管理和新技术，促进能源的合理有效利用，提高能源使用效率，避免浪费。

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