麦肯锡曾有报告预测，在全球范围内，大数据分析方案的广泛使用能够带来每年3000亿美元的电费削减。电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的增值服务业务，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很高的价值。有电网专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。
电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监测数据；二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据；三是电力企业管理数据。通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。
一、电网监测及维护
1.运维监测系统及时反应Enphase Energy（美国Enphase 能源股份有限公司）
Enphase Energy每天从来自80个不同国家25万个系统收集大约2.5TB的数据。这些数据可以用来检测发电和促进远程维护、维修来确保系统无缝运行。另外，Enphase Energy还利用从发电系统收集到的数据来监测、控制或调整网络中的发电和负载状态，在电网和在出错或需要升级时做出相应的反应。
2.预防基础设备故障导致的停电American Electric Power Co., Inc. (AEP）（美国电力有限公司）
在AEP的资产健康中心，数据分析师把设备派生的运行信息和智能信息应用程序结合在一起。通过采用大数据算法和分析软件，他们可以密切监测传输基础设施的运行情况。如今，AEP使用智能电表、通信网络和数据管理系统得到稳健的常规信息。智能电网技术使客户更有效地用电和合理管理用电成本，收集到的数据也有助于该公司为客户定制电力管理程序和提供个性化定制服务。
二、提升运营效率、改善客户体验
大数据分析能帮助电力企业提升运营效率和改善客户体验。运营效益包括收益保证、网络和产品管理、需求预测、资产管理和支撑功能优化。类似的，分析有助于通过客户关系优化、主动营销以及定制优惠和服务来改善客户体验。
1.Gulf Power（海湾电力公司，美国南方电力公司位于佛罗里达州的分公司）
Gulf Power使用大数据分析后确认，如果停电，那恢复供电的时间如果能比用户预期时间早10分钟，客户满意度是最高的。有趣的是，它发现如果在预期恢复供电时间两个多小时前恢复供电，会对客户满意度的产生负面影响。理解了类似这样的指标，能够帮助电力企业解决他们最大的客户体验挑战。一位德国电力公司的高管证实提高客户满意度会提高客户留存率。他解释到，“分析让你在现有合同上用个性化的优惠活动与客户良好沟通。这种方式会大幅提高客户的留存率”。事实上，像EDF Energy这样的电力企业已经通过大数据分析来减少客户流失，每年节省高达3000万美元的成本。
2.Lakeland Electric（美国莱克兰电力公司，总部位于佛罗里达州）
负荷研究是一种用来分析各种客户群体（住家、商业和工业）的客户消费模式的过程，它有助于评估电力公司为每个特定的群体服务的成本。研究人员认为，利用AMI（高级计量架构）和数据捕获能力，每一个计量点和智能电网启用的设备可能有助于这项研究。Lakeland最近利用这些新技术完成了对电力服务的成本检查。除了解决对额外收入的需求外，他们还能够设计供客户选择的替代费率，一方面降低电力高峰需求，另一方面客户也在此过程中节省资金。不仅有效减少高峰期的电力故障，也提升了用户体验，提高了用户留存率，使该企业拥有更好的口碑和知名度。
三、减少损失、降低成本
1.减少电力盗窃降低损失Northeast Group, LLC.（位于美国华盛顿的东北集团有限责任公司）
根据Northeast Group, LLC.（位于美国华盛顿的东北集团有限责任公司）的《能源市场智能电网：2015年展望研究》报告，每年全球因电力盗窃损失893亿美元。而智能电网技术可以帮助电力企业打击每年价值几百万的电力盗窃。位于意大利的Enel是全球最大的电力企业之一，在40个国家经营有6.7亿台电表。在意大利，Enel整合处理了来自11个遗留系统超过500亿行的数据，同时已经识别出93%的盗窃案或其它非技术性损失的可能因素，这是世界上最大的智能电网分析系统。仅仅在意大利，它每年的收入保护和预测性资产维护分析的经济效益估计超过3.5亿欧元。
2.利用分析降低变压器更换成本PSE&G（公共服务电力和燃气公司）
PSE&G（公共服务电力和燃气公司）是美国最大型的综合电力和燃气公司之一，为180万燃气用户和220万电力用户提供服务。它拥有的资产价值约170亿美元，收入近80亿美元。PSE&G实施了一个计算机化维护管理系统（Computerized Maintenance Management System，简称CMMS）来辅助维修、更换以及对包括变压器和其它设备等资产的维护决策。根据湿度、介电强度、可燃气体变化率和冷却性能等多种因素，来为变压器进行分析，生成设备状况分数。他们根据资产更换（预测）算法，对设备状况分数和其它因素（年代，备件可用性）分析，来决定更换变压器的适当时间。PSE&G还对实时传感器采用了先进的分析来跟踪各种操作指标。分析的应用帮助了该公司在故障发生前发现和补救问题，在避免设备故障上节约了数百万美元。该公司也决定主动通过使用分析模型来更换一些变压器，而不是出了问题后再更换，这有助于该公司在25年中节约了1亿多美元。
结语
如大数据分析这样的信息新技术必将激活电力大数据中蕴含的价值，也必将释放电力大数据的市场潜力。根据GTM Research的研究分析，到2020年，全世界电力大数据管理系统市场将达到38亿美元的规模，电力大数据的采集、管理、分析与服务行业将迎来前所未有的发展机遇。
在这样的机遇下，更多的电力企业选择将在大数据分析技术，为企业系统运维监测、提升客户满意度、降低损耗和成本等诸多方面做出积极探索。而相对于自己搭建，面对更合理的成本与更稳定高效的第三方平台，越来越多的电力企业选择和第三方大数据分析平台厂商合作，为企业数据化运营带来专业的技术与服务支持。
