比爾·蓋茨(Bill Gates)在2017年表示：“如果我今天剛開始并尋找同一種對世界產生重大影響的機會，我將考慮三個領域。一是人工智能;第二是能源;第三是生物科學”。
毫無疑問，能源的未來在于可持續、可靠和“智能”的發電和配電系統，以及主動而不是被動的網絡。電力公司擁有與網絡故障、網絡模型，來自發電機的運行信息和資產數據庫相關的大量且不斷增長的數據。
數據具有預測網絡故障和協助維護的巨大潛力。將來，通過機器學習，添加網絡故障記錄將是解決方案的一部分，而不是問題。通過添加更多記錄，可以為模型提供更多分析數據，從而可以進行更準確，更準確的預測。
例如，機器學習算法可以訪問具有類型、位置、使用期限或使用期限配置文件和資產狀況、電路和負載數據以及現有故障數據的數據庫，并將故障的概率和成本返回為以及可能發生的時間，如以小時、天、周或月為單位。
機器學習有可能被用作經濟的建模工具，通過成本效益分析評估與使用電網加固解決方案有關的戰略發展和決策。將來，我們不僅將對故障做出反應，還將使用通過分析技術經濟數據來預測故障的模型來預測和避免故障。因此，通過機器學習，電力行業在開發主動系統而非被動系統方面邁出了一步。
在后疫情時代，最緊迫的挑戰是氣候變化，以英國為例，他們承諾到2050年過渡到零凈經濟，電力網絡將發展到更加可再生的基礎。我們已經可以看到，隨著清潔能源的發電在2020年的前三個月英國提供了40%的電力，可再生能源的地位日益增長，這是可再生能源首次超過化石燃料。
分析人士認為，可再生能源和可持續能源產業應像上次經濟衰退那樣發揮更大的作用，并推動綠色經濟復蘇。盡管并非沒有挑戰，但這是可能的，并且機器學習可以解決某些問題。
即使使用最復雜的天氣預報，也很難準確預測風能和太陽能等可再生能源發電的波動。此外，內部安裝的設備(例如光伏和電池)的小型分布式發電和存儲(全球范圍為5000萬個)增加了系統的不確定性。
機器學習和人工智能可能會解決這些問題，因為這些算法可用于更準確地預測需求，以及可再生能源發電的輸出，無論短期還是長期都使用預測。
現在，已開始使用已安裝的儲能裝置(包括電池)來最大程度地減少可再生能源發電的不確定性，并幫助實現可再生能源需求的更高百分比。但是，該解決方案可能存在可靠性問題和局限性，例如電池退化和意外故障，需要不斷監控和維護。
使用機器學習作為工具來監視和預測儲能系統中的潛在故障可能會導致系統更加可靠和高效，并且通過使用AI和機器學習算法，電力需求和可再生能源發電將更加可預測，儲能更加可靠并高效。
科學界已經在研究電力網絡中“智能”能源和機器學習的美好前景。關于能源需求的預測，太陽能發電的預測，甚至對可以從城市環境中的食物垃圾中收集的能量的精確預測，已經有很多說法。考慮到其他領域對AI和機器學習的深入了解和廣泛使用，隨著我們過渡到零凈經濟和社會，電網領域的可能性令人興奮。
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