通过监测和预测能源需求，智能电网可以自动调整能源分配，优化能源传输和储存，提高电网运行效率，减少供能损失。
人工智能在能源行业中有多种应用和可持续发展模式。以下是一些常见的例子：
1. 智能电网：人工智能可以用于优化电网运营和管理，实现能源的高效利用和供需平衡。通过监测和预测能源需求，智能电网可以自动调整能源分配，优化能源传输和储存，提高电网运行效率，减少供能损失。
2. 能源管理：人工智能可以通过大数据分析和机器学习算法来优化能源消耗和管理。通过监测能源使用情况和系统性能，人工智能可以提供定制化的能源管理方案，帮助减少能源浪费和成本。
3. 可再生能源预测：人工智能可以利用数据分析和机器学习算法来预测可再生能源的产量和波动性。这能够帮助能源公司和电网运营商更好地规划和管理可再生能源的接入和利用，以确保供应和需求的平衡，并最大限度地增加可再生能源的整体利用效率。
4. 能源交易和市场分析：人工智能可以用于能源交易和市场分析，提供实时市场价格预测和交易建议。通过分析大量的市场数据和交易模式，人工智能可以识别潜在的交易机会和风险，并帮助能源公司做出更明智的决策。
在可持续发展模式方面，人工智能可以帮助实现更高效的能源使用和减少对化石燃料的依赖。一些可持续发展模式包括：
1. 能源效率优化：通过利用人工智能来监测和管理能源使用情况，可以提高能源效率，减少能源浪费。
2. 可再生能源整合：人工智能可以帮助优化可再生能源的接入和利用，实现可再生能源和传统能源的平衡，减少对非可再生能源的依赖。
3. 能源供应链优化：通过利用人工智能来优化能源供应链和运输，可以减少能源损耗和环境污染。
4. 动态定价和能源市场监管：人工智能可以提供实时的能源价格预测和交易建议，促进能源市场的公平竞争和有效监管。
总之，人工智能在能源行业中的应用和可持续发展模式可以帮助实现能源的高效利用、减少对非可再生能源的依赖，以及促进能源市场的可持续发展。