Prospecting the Use of Artificial Intelligence in Automated Electrical Load Scheduling Systems
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Abstract
This essay examines the impact of artificial intelligence (AI) on automatic electric load scheduling systems, with special emphasis on electric mobility and energy efficiency. The research, carried out through a documentary, exploration, and descriptive approach, is based on academic and technical sources published between 2020 and 2025. Through the analysis of scientific articles, technical reports, and specialized web content, the study identifies key benefits of AI, including demand optimization, operational cost reduction, renewable energy integration, and the development of vehicle-to-grid (V2G) models. Furthermore, current technical and regulatory challenges are addressed, such as interoperability, cybersecurity, and battery degradation. As a second-semester student in the Electricity program, this research enabled reflection on the essential role that technicians trained in emerging technologies will play in the transition toward smarter, safer, and more sustainable energy systems. The study concludes that adopting AI-based solutions is essential for achieving efficient load management and accelerating the digital transformation of the electric power sector.
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