4、能源数据湖：边缘能源互联网方法

能源数据湖：边缘能源互联网方法

在当今社会，能源效率问题愈发受到关注。随着全球变暖的影响不断加剧，个人、社会、城市和政府都在积极采取措施，以减少能源消耗，提高能源利用效率。而能源互联网（IoE）作为一种新兴的研究领域，为解决能源效率问题提供了新的思路和方法。

1. 能源互联网与边缘人工智能

能源效率在家庭建筑领域的重要性日益凸显。为了应对全球变暖的挑战，世界各国需要共同努力，减少污染，充分利用可再生能源，并引导个人从能源消费主义转变为有意识的节能行为。

利用智能技术，如大数据和物联网（IoT），是对抗终端用户能源消费主义的一种有效途径。通过使用传感器设备收集电力消耗数据和环境条件信息，可以全面而准确地了解每个特定环境的能源消耗模式。当收集到足够的数据时，就可以提取有用的见解，并根据具体情况做出更具建设性的能源决策。这就是能源互联网（IoE）的概念，即利用物联网技术实现能源效率的提升。

然而，仅仅应用IoE而不进行数据分析，并不能取得有效的成果。由于收集到的数据集通常较大，需要应用人工智能（AI）算法来得出有意义的结论，从而引导能源消费向更高效率的方向发展。同时，数据可视化也是从数据中提取相关知识的有力工具。

机器学习（ML）算法作为AI的一个子集，通常需要强大的计算平台。虽然将ML任务外包给云服务器是一种具有成本效益、可扩展且计算能力高的选择，但数据隐私和应用敏感的延迟可能是依赖云计算进行AI的潜在问题。因此，边缘计算应运而生，它可以安全地利用本地计算资源，以高性能训练ML算法。在克服边缘计算平台的初始设置成本后，计算成本有可能降至最低，这就是边缘人工智能（Edge AI）的概念。

边缘AI在IoE领域具有广阔的研究前景