人工智能在能源電力領域的應用，總體來講可以歸納為：傳統方式的智能化改進，關鍵技術的延展與創新，多元因素的智能化融合。細化來看，主要在以下幾個方面：

1. 管理方式的升級

在電力系統中，各方面的管理工作還存著的自動化、智能化程度偏低，即使有很多工作已經在智能化水平上有一定成果，但成果之間往往相互獨立，未能充分發揮出有效的協同作用。人工智能的作用之一就是，有效整合現有系統，發揮系統之間的協同效用，極大化發掘現有系統的潛在價值，實在管理優化。

2. 關鍵領域的開拓

能源電力系統已經存在并發展許多年，擁有比較成熟的體系，但限于技術水平，很多領域并未能得以有效發展。

主要是大數據和云技術領域的開拓。主要體現為：需求側響應、負荷預測、設備管理、信息化管理、電力市場等。

需求響應技術與用戶行為特征息息相關，而對用戶行為分析是基于歷史數據的。面對大時間跨度，大用戶范圍，多類型行為等多重因素，數據規模龐大，關聯關系不易分析。大數據技術可以有效挖掘潛在的數據信息，強大的計算能力也可以解決數據規模過大的難題，進而得到更準確的用戶行為分析。

負荷預測技術不僅與用戶息息相關，影響因素更是多種多樣，溫度、濕度、季節、天氣等等。負荷預測方法多種多樣，近些年基于R，Python等大數據分析的負荷預測方法開始浮現，想必隨著更多人工智能技術的融入，可以有效解決歷來面臨的負荷預測精度問題。

設備管理是各行各業都面臨的問題，尤其是長時間運行的功能性設備，何時進行必要的保養、檢修或者更新，以往都是基于經驗來決定的。對設備歷史運行資料（尤其是故障資料）進行分析，合理的安排設備的相應管理及操作，能更充分的發揮各設備的價值。

信息化管理是能源電力領域的必然趨勢，但各類能源、各類角色的數據各不相同，難于統一管理，這將影響信息化的協同建設。如何有效歸整各類數據，提取關鍵信息，建立關聯關系，是人工智能在推進信息化建設征程中的重要內容。

電力市場是當下國剛的一大熱點，雖然有大量國外成熟電力市場的實例，但本土化的過程并不容易。負荷預測、金融行為、調度優化等，都需要新興的計算技術予以支撐。

3. 多元因素的融合

這對于多元，主要講兩個方面：

多能源融合：能源始終是人類社會面臨的終極問題。將多種能源有效融合在一起，基于能源的分布、特點、效用等因素，制定更優的能源使用方案，是實現節能和可持續的重要方法。在這個過程中，不僅數據龐大，分析方法也極為復雜，這就需要人工智能大顯身手了。

多技術融合：在前面講能源互聯網時，單獨拿出了技術層面。不管是大數據、云計算還是信息互聯，都是為了促進能源的融合，實現能源的互聯網化，這也必定只是技術領域的冰山一角。隨著以后更多的新興技術的涌現和更多成熟技術的應用，也必能創造更多可能。