其實人工智能的概念早在上世紀50年代就出現了，科學家發明了第一款神經網絡感知機，將人們對人工智能的關注推向高峰，到80年代后期，反向傳播算法的發明，使原先不可訓練的數據變得可訓練，人工智能再次進入黃金時期，直到2012年，人們對人工智能的關注度再次爆發性增長。
從人工計算到數值模式的轉變
新冠疫情可能使我們不知所措，使生活和生計陷入停頓，但這并不是世界面臨的最大問題，威脅著人類的生存，氣候變化，為了加快能量轉換過程，現在有必要將人工智能(AI)和機器學習(ML)與能量集成在一起，放眼未來，人工智能會改變行業生態，提升效率，在天氣預報領域，經歷了從人工計算到數值模式的轉變，未來可能結合人工智能算法，進行預報服務。

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將這些數據轉化為洞察力
能源部門通常需要龐大的基礎設施才能運作，它還會產生大量數據，人工智能可以將這些數據轉化為洞察力，提高效率并降低成本，從石油和天然氣到可再生能源領域的主要能源參與者都在轉向AI以簡化運營，其實，人工智能包含專家系統，人工智能結合行業，可能更多的是專家系統與深度學習的融合，比如機器翻譯不光是基于機器，數字翻譯、日期翻譯都是按照人工規則開展，自動駕駛技術里也有大量的人工規則。

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人工智能極具變革性的潛力
電網基礎設施和穩定性，可再生能源(RES)的日益利用及其近年來的發展給電力系統運營商帶來了嚴峻的挑戰，人工智能極具變革性的潛力在眾多領域已經得到極好的展現，比如醫療診斷，精準治療，交通運輸，公共安全，服務機器人，教育和娛樂領域，在應對氣候變化方面，人工智能有望幫助解決發展清潔能源，智能交通運輸，城市和家居，可持續生產以及可持續土地利用等問題。

相應地自動化操作來進行網格調整
通過集成AI，可以提前預測此模式，因此可以通過相應地自動化操作來進行網格調整，帶有實時控制和先進負載控制系統的電網自動化將帶來運營的靈活性，特別適用于可隔離運行的微電網和微型電網的建設，混合能源系統是各種可再生能源發電機和電池存儲系統的集成。可以使用AI系統無縫地實現這種集成，人工智能在儲能系統中有很多應用，遠程監視和維護電池就是其中之一。能源儲存越智能，可再生能源系統的效率就越高，

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由于機器學習是一個復雜的過程，很難理解為什么要做出某些決定(這個概念被稱為可解釋人工智能-XAI)，這是一個新的研究領域，為研究人員和熱心人工智能的企業家創造了更多的探索空間，新技術是能源管理精確應用的前沿，隨著終端消費者意識到他們的消費模式，智能系統將實現有意識的電力消耗。