能源轉型導緻了稱為權力下放的重大轉變。可再生能源資源允許本地微型發電，而不是集中發電，從而減少對集中能源系統的依賴。然而，由此産生的可再生能源和分布式能源的廣泛整合使得能源供應鍊的控制變得越來越困難。
隻有使用信息物理系統 （CPS），才能實現這種間歇性和異構集群的組合。在能源轉型的背景下，需求、發電和儲存之間的相互作用極為重要 。
機器學習技術的最新進展，尤其是深度學習，在許多能源系統環境中開辟了新的可能性或數據驅動的方法。然而，大多數基于機器學習的模型都是黑盒模型，可解釋性非常低。此外，現有的能源管理系統很大程度上是基于規則或邏輯的。
機器智能與傳統物理系統的結合帶來了另一個挑戰以及集成過程中可能的計算成本。
通過機器學習從大數據中收集見解是許多 CPS 應用程序的核心能力，計算智能在這些過程中起着關鍵作用 。
值得注意的是，智能模型的計算成本很高，并且在某些情況下可能相對較慢，這可能會給參數更新和模型預測控制等實時應用帶來障礙。因此，從未來的角度來看，預計基于 CPS 的能源系統中的計算引擎可以以微妙的方式平衡領域知識和機器智能，從而以适度的計算成本實現最佳性能。
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