利用机器学习和搜索算法优化柴油发电机的负载配置，从而提高石油平台的能源效率

苏格兰某海上石油平台通过应用机器学习与搜索算法优化四台主要柴油发电机的负载配置，实现了显著的能源效率提升。基于该平台过去 18 个月采集的数据，研究人员首先进行探索性数据分析并检测异常值，随后构建回归模型以预测不同功率负载下的日耗油量。在对比多种算法后，发现多重线性回归与人工神经网络在预测性能上表现最优。在此基础上，利用搜索算法识别出能够最小化日耗油量的发电机功率组合方案。实施该优化策略后，该平台日均柴油消耗量减少约 24,000 升，降幅达到 27%。