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

由斯坦福大學(Stanford University)運營的能源部SLAC國家加速器實驗室(SLAC National AcceleratorLaboratory)將利用機器學習和人工智能識別電網中的漏洞，在故障發生前加強它們，并在故障發生時更快地恢復電力。該系統將首先研究加州電網的一部分，分析可再生能源、電池存儲數據和可以顯示出在靠近電線的樹木可能會在暴風雨中造成問題的衛星圖像。項目的目標是開發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故障中恢復電網。

風電公司正在利用人工智能通過結合實時天氣和操作數據，使每輪渦輪機產生更多的電力。在大型風力發電場，前排的螺旋槳產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速和方向，并進行相應的調整。

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，以便更準確地預測風力發電場的能量輸出。

人工智能也可以提高能源使用效率。谷歌使用機器學習來幫助預測其數據中心的負荷需求。例如，該系統分析并預測用戶最可能在什么時候觀看Youtube，然后優化所需的冷卻時間，谷歌借此減少了40%的能源使用。