其实人工智能的概念早在上世纪50年代就出现了，科学家发明了第一款神经网络感知机，将人们对人工智能的关注推向高峰，到80年代后期，反向传播算法的发明，使原先不可训练的数据变得可训练，人工智能再次进入黄金时期，直到2012年，人们对人工智能的关注度再次爆发性增长。
从人工计算到数值模式的转变
新冠疫情可能使我们不知所措，使生活和生计陷入停顿，但这并不是世界面临的最大问题，威胁着人类的生存，气候变化，为了加快能量转换过程，现在有必要将人工智能(AI)和机器学习(ML)与能量集成在一起，放眼未来，人工智能会改变行业生态，提升效率，在天气预报领域，经历了从人工计算到数值模式的转变，未来可能结合人工智能算法，进行预报服务。
将这些数据转化为洞察力
能源部门通常需要庞大的基础设施才能运作，它还会产生大量数据，人工智能可以将这些数据转化为洞察力，提高效率并降低成本，从石油和天然气到可再生能源领域的主要能源参与者都在转向AI以简化运营，其实，人工智能包含专家系统，人工智能结合行业，可能更多的是专家系统与深度学习的融合，比如机器翻译不光是基于机器，数字翻译、日期翻译都是按照人工规则开展，自动驾驶技术里也有大量的人工规则。
人工智能极具变革性的潜力
电网基础设施和稳定性，可再生能源(RES)的日益利用及其近年来的发展给电力系统运营商带来了严峻的挑战，人工智能极具变革性的潜力在众多领域已经得到极好的展现，比如医疗诊断，精准治疗，交通运输，公共安全，服务机器人，教育和娱乐领域，在应对气候变化方面，人工智能有望帮助解决发展清洁能源，智能交通运输，城市和家居，可持续生产以及可持续土地利用等问题。
相应地自动化操作来进行网格调整
通过集成AI，可以提前预测此模式，因此可以通过相应地自动化操作来进行网格调整，带有实时控制和先进负载控制系统的电网自动化将带来运营的灵活性，特别适用于可隔离运行的微电网和微型电网的建设，混合能源系统是各种可再生能源发电机和电池存储系统的集成。可以使用AI系统无缝地实现这种集成，人工智能在储能系统中有很多应用，远程监视和维护电池就是其中之一。能源储存越智能，可再生能源系统的效率就越高，
由于机器学习是一个复杂的过程，很难理解为什么要做出某些决定(这个概念被称为可解释人工智能-XAI)，这是一个新的研究领域，为研究人员和热心人工智能的企业家创造了更多的探索空间，新技术是能源管理精确应用的前沿，随着终端消费者意识到他们的消费模式，智能系统将实现有意识的电力消耗。
