是的，异常检测可以通过识别效率低下、防止浪费和实现前瞻性维护来显著改善能源管理。异常检测算法分析能源系统的数据，以发现偏离正常模式的偏差，例如意外的消耗峰值、设备故障或不规律的使用。例如，在智能电网中，异常情况可能揭示出故障仪表、能源盗窃或供需之间的不平衡。通过尽早标记出这些问题，运营商可以采取纠正措施来优化能源分配、降低成本并最大程度地减少停机时间。这种方法在大规模系统中尤其有价值，在这些系统中手动监控是不切实际的。
一个实际的例子是在楼宇管理系统（BMS）中。传感器收集 HVAC 性能、照明和占用情况的数据。异常检测可以识别出冷却系统因阀门卡住或过滤器堵塞而消耗过多功率的情况。开发人员可以实现隔离森林或自编码器等算法来实时检测此类异常。例如，服务器机房温度的突然下降可能表明过度冷却，从而促使系统自动调整设置。类似地，在工业环境中，电机振动或功率消耗异常可能预示着即将发生的设备故障，从而可以在高能耗故障发生之前进行维护。这些用例展示了异常检测如何将原始数据转化为可操作的见解，从而实现能源优化。
另一个关键应用是在可再生能源集成中。太阳能农场和风力涡轮机产生大量的运行数据。异常检测可以精确定位因阴影、污垢或机械问题导致性能低下的太阳能板或涡轮机。例如，由于逆变器故障，太阳能阵列的输出可能会下降，算法可以通过比较预期发电量和实际发电量来检测到这一点。开发人员可以使用像 InfluxDB 这样的时序数据库与机器学习框架（例如 TensorFlow）结合，构建模型来标记这些偏差。此外，公用事业公司可以通过分析社区的消耗模式，利用异常检测来识别非技术性损失，例如未经授权的连接或仪表篡改。这不仅提高了能源效率，还通过确保资源得到有效利用来支持可持续发展目标。