随着能源格局即将发生巨大变化，现在是结合机器学习和电网的最佳时机。
比尔·盖茨（Bill Gates）在2017年表示：“如果我今天刚开始并寻找同一种对世界产生重大影响的机会，我将考虑三个领域。一是人工智能；第二是能源；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，以及主动而不是被动的网络。电力公司拥有与网络故障、网络模型，来自发电机的运行信息和资产数据库相关的大量且不断增长的数据。
数据具有预测网络故障和协助维护的巨大潜力。将来，通过机器学习，添加网络故障记录将是解决方案的一部分，而不是问题。通过添加更多记录，可以为模型提供更多分析数据，从而可以进行更准确，更准确的预测。
例如，机器学习算法可以访问具有类型、位置、使用期限或使用期限配置文件和资产状况、电路和负载数据以及现有故障数据的数据库，并将故障的概率和成本返回为以及可能发生的时间，如以小时、天、周或月为单位。
机器学习有可能被用作经济的建模工具，通过成本效益分析评估与使用电网加固解决方案有关的战略发展和决策。将来，我们不仅将对故障做出反应，还将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，电力行业在开发主动系统而非被动系统方面迈出了一步。
在后疫情时代，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。我们已经可以看到，随着清洁能源的发电在2020年的前三个月英国提供了40％的电力，可再生能源的地位日益增长，这是可再生能源首次超过化石燃料。
分析人士认为，可再生能源和可持续能源产业应像上次经济衰退那样发挥更大的作用，并推动绿色经济复苏。尽管并非没有挑战，但这是可能的，并且机器学习可以解决某些问题。
即使使用最复杂的天气预报，也很难准确预测风能和太阳能等可再生能源发电的波动。此外，内部安装的设备（例如光伏和电池）的小型分布式发电和存储（全球范围为5000万个）增加了系统的不确定性。
机器学习和人工智能可能会解决这些问题，因为这些算法可用于更准确地预测需求，以及可再生能源发电的输出，无论短期还是长期都使用预测。
现在，已开始使用已安装的储能装置（包括电池）来最大程度地减少可再生能源发电的不确定性，并帮助实现可再生能源需求的更高百分比。但是，该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，需要不断监控和维护。
使用机器学习作为工具来监视和预测储能系统中的潜在故障可能会导致系统更加可靠和高效，并且通过使用AI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，储能更加可靠并高效。
科学界已经在研究电力网络中“智能”能源和机器学习的美好前景。关于能源需求的预测，太阳能发电的预测，甚至对可以从城市环境中的食物垃圾中收集的能量的精确预测，已经有很多说法。考虑到其他领域对AI和机器学习的深入了解和广泛使用，随着我们过渡到零净经济和社会，电网领域的可能性令人兴奋。
