從歷史上看，電力系統是使用供應方解決方案進行管理的。當能源需求增加時，就會啟動更多的生產。目前這種範式不足以滿足這種需求的結構性成長。經濟電氣化的加速、間歇性再生能源的大規模併網以及市場波動清楚地表明，消費方面的行動與擴大能源生產同樣重要。
在此背景下，消費彈性（即來自需求方的消費彈性）的概念發揮核心作用。靈活性不僅是透過能源效率措施減少消耗，還包括根據系統需求、再生能源發電的可用性或價格波動調整能源消耗時間或消耗量的能力。
國際能源總署（IEA）對這種典範轉移持堅定態度。消費彈性是現代電力系統的支柱之一，不僅是出於環境安全和供應保障的原因，還因為它是企業的競爭因素。
消費靈活性可讓您減少需求高峰、減少網路限制並更好地利用已安裝的元件。據 AIE 稱，僅透過這種方式就可以將電力系統的整體效率提高到 30% 左右的水平。
在能源價格日益動態的背景下，特別是在指數合約的背景下，靈活性可以成為重要的財務管理工具。將消費調整到更有利的時間段可以轉化為每年可觀的節省，從而消除額外投資的需要。
然而，儘管得到了廣泛認可，靈活性的潛力顯然仍未開發。
理論上，許多工業流程都具有一定的彈性。冷卻、空氣壓縮、電動車隊充電或其他非關鍵功能就是這種情況，這些功能通常可以隨著時間的推移而移動，而不會立即影響生產。面臨的挑戰是在現實世界的探索環境中一致地使用這種靈活性。
工業工廠可以包括多個流程、操作限制、生產優先順序和消耗概況。決定如何以最佳方式連接或斷開負載，同時考慮能源價格波動、當地再生能源發電以及營運和設備限制，是一項迅速超出人類決策能力的挑戰。
利用靈活性並將其轉化為競爭優勢在很大程度上取決於能夠闡明多個變數和場景的決策支援系統的可用性。
正是在這種背景下，基於營運數位化的人工智慧（AI）發揮了決定性作用。
一方面，機器學習作為人工智慧的主要分支之一，使得預測消費和生產狀況成為可能。這些預測對於支援決策至關重要，尤其是在操作複雜度較高的環境中。
另一方面，人工智慧提供的最佳化演算法能夠處理使用固定規則或簡單啟發法難以解決的問題。最佳負載調度、尊重運作約束和最小化能源成本就是這些策略比傳統方法有明顯優勢的例子。
在實踐中，在基於人工智慧的系統中，學習和優化的結合使得能夠及時評估數百或數千個擴展場景，結合價格、生產預測、消費概況和營運限制，其分析規模遠遠超出人類的能力。
並沒有聲稱人工智慧取代了人類決策。相反，人們認識到，能源價值鏈的日益數位化，特別是在最終用戶方面，為以更具支持性和明智的方式做出消費決策創造了條件。因此，人工智慧是一種無與倫比的工具，可以在日益複雜但也充滿機會的能源環境中探索該行業存在的靈活性潛力，並將其轉化為競爭優勢，產生切實的經濟影響。
