群体智能通过应用受自然界集体行为（如蚁群或鸟群）启发的去中心化、自组织算法来管理能源效率。这些系统使简单智能体（如传感器、设备或机器人）能够在没有中心控制的情况下进行协作，通过局部交互和自适应决策来优化能源使用。例如，在智能电网中，基于群体智能的算法可以通过允许节点根据实时需求进行通信和调整电力流量来动态平衡电力分配，从而减少浪费并避免过载。这种方法在能源需求不可预测波动的情况下特别有效，因为系统可以无需人工干预进行自优化。
一种常用技术是使用蚁群优化（ACO）或粒子群优化（PSO）来建模高能效路径。例如，ACO 可以模拟蚂蚁如何找到最短的食物路径，从而在传感器网络中路由数据以最大限度地减少传输功率。每个传感器都充当一个智能体，留下“虚拟信息素”来引导其他智能体走向低能耗路径。同样，PSO 可以优化可再生能源系统（如太阳能电池板阵列），通过集体调整其角度来最大化捕获阳光，同时最小化机械能耗。与传统优化算法相比，这些方法减少了计算开销，因为它们将计算分布在智能体之间，使其适用于大型网络。
实际应用包括楼宇管理系统，其中群体算法控制 HVAC 和照明。例如，一组恒温器可以根据占用传感器按房间协商温度设置，从而在不影响舒适度的情况下降低能耗。开发者可以使用 MQTT 等轻量级协议进行智能体通信，并使用 PySwarms 等库进行 PSO 来实现此类系统。挑战包括确保智能体之间的鲁棒通信以及避免陷入局部最优（系统停留在次优解）。然而，通过为智能体设计清晰的探索和利用规则——例如定期测试替代配置——开发者可以创建具有弹性、高能效且能适应不断变化条件的系统。