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人工智能能源的深度学习，深度学习使用多个处理层来抽象数据，包括复杂的结构或多个非线性转换。在能源行业，利用深度学习优化钻井效率可以提高20%的生产效率，降低40%的成本。
人工智能能源的计算机视觉，是研究如何使机器实现人眼“看”功能的技术。计算机视觉中的图像识别可以应用于能源行业的能源勘探，通过收集的信息描述地层结构。
人工智能能源的模糊逻辑是基于多值逻辑的人工智能基础理论，运用模糊集合的方法研究模糊思维、语言形式及其规律的科学。对于模型未知或不确定的描述系统，模糊逻辑可以应用模糊集合和模糊规则进行推理，实施模糊综合判断。在能源行业，模糊逻辑可以用来处理不完整的油气田地质数据，从而优化勘测模型，推理出更精细的地质结构。
预测是人工智能在能源领域最常见的应用，包括负荷预测、电价预测、发电输出功率预测等能源经济预测。在电源方面，针对风能、太阳能、水能等可再生能源受天气条件影响较大的特点，可采用深度信任网络、综合学习、条件变分编码器等技术，基于调节大数据(天气、环境、大气条件、电站地理位置、电网历史运行数据等)。人工智能能源整合各种预测模型和算法，采用无监督/半监督的自主学习方法分析和发现数据内部规律。
人工智能技术在能源设备系统故障诊断中起着关键作用，人工智能技术主要包括：模糊逻辑模型、广义回归神经网络方法、多核SVM、免疫神经网络、分布式机器学习、ANN、神经模糊和小波神经网络、隐马尔可夫模型。
人工智能能源的需求侧管理，可以提高智能电网的可持续性，降低整体运营成本和碳排放水平。在传统的能源管理系统中，现有的需求侧管理策略大多采用系统特定的技术和算法。此外，现有策略只能处理有限数量的有限类型的可控负载。隐马尔可夫模型、聚类算法、遗传算法、机器学习等人工智能技术在负荷识别、多用户协调控制、错峰控制等方面都有很好的应用。
