18、物联网智能电网中使用各种机器学习技术进行有效负载平衡

物联网智能电网中使用各种机器学习技术进行有效负载平衡

1. 引言

近年来，物联网（IoT）在技术升级中扮演着重要角色。物联网指的是与互联网或网络（智能技术）相连的事物。在现实世界中，数据的过度增长使得维护数据信息并解决特定问题变得困难。无线或有线传感器网络在物联网中占据重要地位，它能利用各种传感器和技术实时收集和传输数据。

物联网有众多应用，智能电网就是其中之一。智能电网通过电气连接电网和电路板，以数字化方式提供解决方案，如今广泛应用于智慧城市、电子设备、建筑、农业、家用电器、购物中心、发电厂、能源生产等领域。

机器学习是人工智能（AI）的一个子集，专注于开发能理解数据并在最短时间内提高结果准确性的应用程序。该技术适用于各种类型的数据，包括文本、统计数据、数值数据和分类数据等。如今，机器学习在全球范围内用于解决特定决策过程中的问题，实现准确高效的结果。智能设备和人工智能已融入数字世界，如网络搜索、音频、视频、语音、面部、眼睛识别以及部件结构分析等，还应用于可穿戴技术、医疗环境、农业领域、数据分析、太空数据、物联网和各个领域的图像识别。

大数据是全球新兴的领域，在实际应用中，数据会不断增长，需要通过各种应用程序来管理。大数据与物联网的关系在于将大量对象或数据进行分组，物联网利用一些模拟工具进行数据分析，以支持实时决策的实际应用。

负载平衡是指在服务器池中有效分配网络负载和管理网络流量的技术。它能平衡客户端和服务器设备之间的负载，确保通信和网络转换在无数据流量的情况下为每个应用程序提供支持。负载平衡有助于维护执行时间和空间管理，通过将请求发送到服务器来保证网络的高可用性和可靠性。负载平衡具有可扩展性、冗余性、灵活性、高效性、减少执行时间、管理空