导致的新型的传播促使各州和地方政府制定了临时庇护所并关闭了企业。随着成千上万的人突然陷入局限，这种转变不仅给互联网服务提供商，流媒体平台和在线零售商带来了压力，也给向电网供电的公用事业公司造成了压力。
2020年3月27日的用电量比2019年3月27日减少3%，损失了约三年的销售增长。波士顿大学可持续能源研究所所长彼得·福克斯·彭纳(Peter Fox-Penner)在最近的一篇评论中断言，公用事业收入将受到影响，因为供应商正在停止关闭并推迟加息。而且，根据研究公司Wood Mackenzie的说法，家庭用电需求的增长不会抵消商业用电需求的减少，这主要是因为住宅需求仅占整个北美总需求的40%。
一些公用事业公司正在利用AI和机器学习来解决带来的意外收获和能源使用波动。精确的负载预测可以确保在未来几个月内不会中断操作，从而防止停电和停电。在大流行结束后很长一段时间内，它们还可以提高公用事业内部流程的效率，从而降低价格并改善服务。
毫瓦
Innowatts是一家开发用于能源监控和管理的自动化工具包的初创公司，其客户包括的几家主要公用事业公司，其中包括波特兰通用电气，Gexa Energy，Avangrid，亚利桑那州公共服务电气，WGL和Mega Energy。其eUtility平台从13个区域能源市场的2100万客户中的3400万智能电表中提取数据，其机器学习算法分析该数据以预测短期和长期负荷，差异，天气敏感性等。
除了这些表项预测之外，Innowatts还可以通过将公用事业公司的费率结构与分类成本模型进行映射来帮助评估不同费率配置的效果。它还会为每个客户生成成本曲线，以揭示利润率对更广泛业务的影响，并通过学习营销努力与客户行为(例如实时负载)之间的关系的模型来验证产品的收益和客户获取的成本。
Innowwatts告诉VentureBeat，它观察到3月第一周到第四周之间能源使用的“剧烈”变化。在东北地区，沙龙，服装店和干洗店等“非必要”零售商在本月底(就地庇护令颁布后)使用的能源仅为本月初的35% ，而餐厅(比萨连锁店除外)仅使用28%。相反，在得克萨斯州，与第一周相比，第四周的存储设施使用的能量就多了142%。
Innowatts表示，在这些使用量的激增和下降过程中，其客户利用了基于AI的负载预测功能，可以从短期冲击中吸取教训并及时进行调整。该公司表示，在就地避难所订单的三天内，其预测模型就能够了解新的消费模式并产生准确的预测，并考虑到了实时变化。
Innowatts的首席执行官Sid Sachdeva认为，如果公用事业公司未利用机器学习模型，则3月中旬的需求预测将出现10%至20%的差异，从而对运营产生重大影响。
Sachdeva告诉VentureBeat：“在动荡的时期，基于AI的负荷预测使能源提供商能够……开发基于信息的，数据驱动的战略以取得未来的成功。”“随着公用事业和能源零售商看到一生中商业能耗的下降幅度超过30%，准确的预测变得前所未有的重要。如果没有AI工具，公用事业公司的预测将大幅度波动，导致不准确率达到20%或更多，给他们的运营造成巨大压力，并最终提高企业和消费者的成本。”