随着能源格局即将发生巨大变化，现在是将机器学习与电网相结合的绝佳时机。比尔·盖茨(BillGates)在2017年表示：“如果我今天刚刚起步，并寻找同样的机会对世界产生重大影响，我会关注三个领域。一是人工智能；二是能源；三是能源。第三是生物科学。”毫无疑问，能源的未来在于可持续、可靠和“智能”的发电和配电系统，以及有源而非无源网络。公用事业拥有大量且不断增长的与网络故障、网络模型、来自发电机和资产数据库的运行信息相关的数据。数据具有预测网络故障和协助维护的巨大潜力。未来，随着机器学习，添加网络故障记录将成为解决方案的一部分，而不是问题所在。通过添加更多记录，模型将获得更多数据进行分析，从而可以进行更精确和准确的预测。例如，机器学习算法可以访问具有类型、位置、年龄或年龄概况和资产状况、电路和负载数据以及现有故障数据的数据库，并返回可能发生故障的概率和成本，例如数小时、数天、数周或数月。机器学习有可能被用作一种经济的建模工具，通过成本效益分析来评估与使用网格加固解决方案相关的战略发展和决策。未来，我们不仅会对故障做出反应，还会使用通过分析技术经济数据来预测故障的模型来预测和避免故障。因此，通过机器学习，电力行业在开发有源系统而非无源系统方面向前迈进了一步。后疫情时代，最紧迫的挑战是气候变化。以英国为例。他们承诺到2050年过渡到零净经济，电力网络将发展到更加可再生的基础上。我们已经可以看到可再生能源的作用越来越大，因为清洁能源发电在2020年前三个月提供了英国40%的电力，首次超过了化石燃料。分析人士认为，可再生和可持续能源行业应该像上次经济衰退期间那样发挥更大作用，推动绿色经济复苏。虽然并非没有挑战，但这是可能的，机器学习可以解决一些问题。即使有最精密的天气预报，也很难准确预测风能和太阳能等可再生能源发电量的波动。此外，光伏和电池等内部安装设备的小型分布式发电和存储（全球5000万）增加了系统的不确定性。机器学习和人工智能可以解决这些问题，因为这些算法可用于更准确地预测需求和可再生能源发电的输出，同时使用短期和长期预测。包括电池在内的已安装储能装置现在正被用于最大限度地减少可再生能源发电的不确定性，并帮助实现更高比例的可再生能源需求。但是，此解决方案可能存在可靠性问题和局限性，例如电池退化和意外故障，需要持续监控和维护。使用机器学习作为工具来监控和预测储能系统中的潜在故障可能会导致更可靠和高效的系统，并且通过使用人工智能和机器学习算法，电力需求和可再生能源发电将更加可预测，储能更可靠和高效。科学界已经在研究电力网络中“智能”能源和机器学习的前景。关于能源需求预测、太阳能发电预测，甚至准确预测可从城市环境中的食物垃圾中收集的能源量，人们已经谈了很多。鉴于人工智能和机器学习在其他领域的深入理解和广泛使用，随着我们向净零经济和社会过渡，网格空间的可能性令人兴奋。
