其实，人工智能的概念早在1950年代就已经出现。科学家们发明了第一个神经网络感知器，它结合了人类对智能的关注达到了顶峰。20世纪80年代后期，反向传播算法的发明使以前无法训练的数据可训练，人工智能再次进入黄金时代。直到2012年，人们对人工智能的关注再次爆发。性生长。从人工计算到数值模型的转变COVID-19可能会让我们不堪重负，让生命和生计陷入停顿，但这并不是世界面临的最大问题，威胁到人类的生存，气候变化，为了加快这一进程能量转换，现在需要将人工智能（AI）和机器学习（ML）与能量结合起来。展望未来，人工智能将改变行业生态，提升效率。在天气预报领域，经历了从人工计算到数值模型的转变。未来可能会结合人工智能算法提供预测服务。将这些数据转化为洞察力通常需要大量基础设施才能运行的能源部门也会产生大量数据，AI可以将这些数据转化为洞察力，从而提高效率并降低成本，从石油和天然气到可再生能源，该领域的主要能源参与者是求助于AI来简化操作。事实上，人工智能包括专家系统。人工智能结合行业。可能更多的是专家系统和深度学习的融合。比如机器翻译不仅仅是基于机器，数字翻译、日期翻译都是按照人工规则进行的，自动驾驶技术中也有很多人工规则。人工智能的变革潜力电网基础设施和稳定性、可再生能源（RES）的日益使用及其近年来的发展对电力系统运营商提出了严峻挑战，人工智能具有巨大的变革潜力，已在许多领域得到出色展示，如医疗诊断、精准治疗、交通、公共安全、服务机器人、教育娱乐等。在应对气候变化方面，人工智能有望帮助解决清洁能源发展、智能交通、城市与家居、可持续生产和可持续土地利用等问题。相应地自动化操作以进行网格调整通过集成AI，可以提前预测这种模式，因此可以通过相应地自动化操作来进行网格调整。具有实时控制和先进负载控制系统的电网自动化将带来运行灵活性混合能源系统特别适用于微电网和可以孤立运行的微电网的建设，是各种可再生能源发电机和电池存储系统的集成。这种集成可以使用人工智能系统无缝实现，人工智能在储能系统中有很多应用，远程监控和维护电池就是其中之一。储能越智能，可再生能源系统的效率就越高，而且由于机器学习是一个复杂的过程，因此很难理解为什么会做出某些决定（称为可解释人工智能-XAI的概念），这是一种新的为热衷于人工智能的研究人员和企业家创造更多探索空间的研究领域。新技术走在能源管理精准应用的前沿。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功耗。
