在全球范圍內，能源的使用狀況都不容忽視。節約能源和開發新能源已成為各國能源發展的基本問題。

傳統的化石能源使用帶來了諸多的問題，不僅造成了環境污染和溫室效應，使得物種減少，過于依賴化石能源還會因能源危機，價格上升而讓企業生產陷入困難。

機器學習在能源利用上也發揮了重要的作用，例如以下的功能：

預測性維護——使用了機器學習的能耗監測系統能夠分析歷史存儲的數據和實時數據，已確定建筑中哪些系統和子系統在未來一段時間內會發生故障，從而提前預測可能出現的故障，提高設備的整體效率，節省高額成本。

管理用電平衡——能耗監測系統能夠監測用電系統的異常變化和各設備的狀態，減少電能浪費。通過對設備的檢查、調整、保養、潤滑和維修，減少設備的磨損，降低故障率，提高設備的使用效率。

能源需求預測——能耗監測系統可以監測日常客戶對能源的使用規律，結合機器學習來優化能源使用的同時，還能對未來電能使用做出預測，以便做出合理的能源利用規劃。

總體而言，能耗監測新系統能夠提高公共部門和機構對能源效益的認識，通過科學管理和新技術，促進能源的合理有效利用，提高能源使用效率，避免浪費。

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