群体智能通过模仿鸟类或昆虫等自然群体的集体行为，应用于能源管理中以优化分布式系统。它利用去中心化算法，实现设备或能源网络中的自主决策。这种方法提高了复杂能源系统的效率、可伸缩性和弹性，尤其是在实时调整和协调至关重要的情况下。
一个主要应用领域是智能电网管理。群体算法通过允许独立节点（如太阳能电池板、风力涡轮机或电池）自主通信和调整输出，帮助平衡去中心化电网中的能源供需。例如，在微电网中，每个能源就像群体中的一个智能体，响应本地数据（例如天气变化或负载尖峰）并与相邻节点共享信息。这种去中心化协调避免了在高峰需求期间电网过载，并有效地将电力输送到最需要的地方。粒子群优化（PSO）是此处常用的一种算法，它可以通过迭代调整整个网络中的发电和存储参数来最大程度地减少能源浪费。
另一个用例是需求响应计划。群体智能协调空调系统、电动汽车或工业机械等耗能设备，在没有集中控制的情况下降低峰值负荷。例如，一个基于群体的系统可以使数千个恒温器在高需求时段自主错开其运行周期。每个设备根据共享的电网状态信号做出本地决策（例如，延迟非必要任务），共同平缓需求尖峰。蚁群优化（ACO）算法常用于此处，以模拟最佳负荷转移路径，类似于蚂蚁寻找高效食物路线的方式。这减少了对化石燃料峰值发电厂的依赖，并降低了公用事业和消费者的成本。
第三个应用是能源基础设施中的预测性维护。基于群体的系统分析来自分布式传感器（例如，风力涡轮机或输电线路中的传感器）的数据，以检测异常并预测故障。例如，风力发电场中风力涡轮机上的传感器可以形成一个群体，共享振动和温度数据以识别表明磨损的模式。利用去中心化机器学习，该群体在不依赖中央服务器的情况下共同优先处理维护任务。这种方法最大限度地减少了停机时间并延长了设备寿命。开发人员经常使用结合了 PSO 和神经网络的混合算法来实现此功能，使系统能够适应不断变化的条件（例如季节性天气），同时保持稳健的性能。此类系统在人工监管不切实际的远程可再生能源设施中尤其有价值。