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(shí)，它還可以處理電力波動(dòng)問題、改善儲(chǔ)能。

由斯坦福大學(xué)(Stanford University)運(yùn)營的能源部SLAC國家加速器實(shí)驗(yàn)室(SLAC National AcceleratorLaboratory)將利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能識(shí)別電網(wǎng)中的漏洞，在故障發(fā)生前加強(qiáng)它們，并在故障發(fā)生時(shí)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(chǔ)數(shù)據(jù)和可以顯示出在靠近電線的樹木可能會(huì)在暴風(fēng)雨中造成問題的衛(wèi)星圖像。項(xiàng)目的目標(biāo)是開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)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(shí)時(shí)天氣和操作數(shù)據(jù)，使每輪渦輪機(jī)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(huì)降低后面的效率。人工智能將使每個(gè)螺旋槳能夠確定來自其他螺旋槳的風(fēng)速和方向，并進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)來幫助預(yù)測其數(shù)據(jù)中心的負(fù)荷需求。例如，該系統(tǒng)分析并預(yù)測用戶最可能在什么時(shí)候觀看Youtube，然后優(yōu)化所需的冷卻時(shí)間，谷歌借此減少了40%的能源使用。