人工智能越來越多地被用于管理可再生能源的不穩(wěn)定性，從而使更多的可再生能源被納入電網(wǎng)，同時，它還可以處理電力波動問題、改善儲能。

由斯坦福大學(xué)(Stanford University)運營的能源部SLAC國家加速器實驗室(SLAC National AcceleratorLaboratory)將利用機器學(xué)習(xí)和人工智能識別電網(wǎng)中的漏洞，在故障發(fā)生前加強它們，并在故障發(fā)生時更快地恢復(fù)電力。該系統(tǒng)將首先研究加州電網(wǎng)的一部分，分析可再生能源、電池存儲數(shù)據(jù)和可以顯示出在靠近電線的樹木可能會在暴風(fēng)雨中造成問題的衛(wèi)星圖像。項目的目標(biāo)是開發(fā)一個能夠自動管理可再生能源，并能在不需要人工參與的情況下從系統(tǒng)故障中恢復(fù)電網(wǎng)。

風(fēng)電公司正在利用人工智能通過結(jié)合實時天氣和操作數(shù)據(jù)，使每輪渦輪機產(chǎn)生更多的電力。在大型風(fēng)力發(fā)電場，前排的螺旋槳產(chǎn)生的尾流會降低后面的效率。人工智能將使每個螺旋槳能夠確定來自其他螺旋槳的風(fēng)速和方向，并進行相應(yīng)的調(diào)整。

美國能源部(Department of Energy)和美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)的研究人員正在利用人工智能更好地了解大氣狀況，以便更準(zhǔn)確地預(yù)測風(fēng)力發(fā)電場的能量輸出。

人工智能也可以提高能源使用效率。谷歌使用機器學(xué)習(xí)來幫助預(yù)測其數(shù)據(jù)中心的負荷需求。例如，該系統(tǒng)分析并預(yù)測用戶最可能在什么時候觀看Youtube，然后優(yōu)化所需的冷卻時間，谷歌借此減少了40%的能源使用。