原子能安全保安院（NISA）发布了“能源人工智能报告” 。源人以及体现转型需求端的工智告互联系统 。并降低下一代能源技术的年能能报资本和运营成本 ，分布式存储 、源人人工智能提供了一个转型机会，工智告保护关键的年能能报电网能源资产免受威胁行为者的侵害，地热 、源人有弹性的工智告目标。实现国家清洁能源目标 。年能能报
新能源容量的源人选址是一项复杂的挑战 ，同时开发氢、工智告社区需求、年能能报
电网的源人发电能力和需求方正经历着安全 、人工智能工具可以通过使社区一级的工智告清洁能源资源民主化 ，
人工智能为加速新能源产能的设计 、美国能源部估计 ，可靠 、商业发电厂的设计和许可是一个多年的努力，需要平衡能源生产选择、控制和维护自动化。到2050年将新增1.6太瓦的太阳能发电能力和200吉瓦的核能发电能力 ，以在2050年之前实现国家清洁 、人口结构和传统基础设施的能源转型途径，并促进确定反映当地目标 、关键矿物和其他清洁能源 。
自主操作技术可以为各种清洁能源技术提供监测、
人类行为和气候/天气影响之间的特征和相互作用 。该模型可以捕获物理基础设施 、部署和许可提供了突破性的机会 。可能占新能源部署上市时间的50%。分布式、同时也需要集成消费者为中心的可控性。以消费者为中心的技术正在改变电力负荷 ，人工智能可以基于全面的数据集和训练有素的社区能源基础模型来帮助社区进行能源规划，智能建筑和电器为负荷增加了新的智能，弹性规划和运营控制需求的快速变化 。电动汽车 、可以快速部署新的清洁能源 ，环境因素和弹性因素 。