当前大数据问题已提升到国家战略层面。随着大数据、人工智能等新兴数据挖掘与分析技术的不断创新发展，为电力行业业务创新、智能化辅助决策、服务能力提升、市场竞争力增强等方面的发展提供无限空间。
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。
那么，电力大数据究竟是怎样应用的呢?电力大数据所产生与使用的数据又有哪些特征呢?
电力大数据应用场景
以全社会用电量作为考察对象，通过对用电量、经济总量、固定资产投资、行业产品价格指数等数据的变动以及数量之间关联关系分析挖掘，使政府充分了解经济运行情况。
产业结构用电分析
按区域进行全行业、高耗能行业、高附加值的用电情况分析挖掘。
地区用电分析
按行业进行经济区域、行政区域的用电量分析挖掘。
电力经济预测
按单位增加值变化情况对用电量进行分析与预测。
行业景气分析
按区域进行工业企业开工率、小微工业企业及规模以上工业用电量情况分析挖掘。
居民生活用电特性分析
按城乡进行居民用电、居民户均用电、零用电户情况、阶梯电价情况进行关联关系分析挖掘。
能源电力大数据的4V特征
◆ 能源互联网中的数据体量巨大
1、智能电网部署了大量的智能电表和其他监测设备;
2、能源的生产和应用从电力扩充了与电力存在能源转化和互通互动的供热系统、供冷系统、燃气系统、交通系统;
3、更强调在互联网思维影响和互联网技术支撑下的各方参与。
◆ 数据结构复杂、种类繁多
1、除传统的结构化数据外, 还包含大量的半结构化、 非结构化数据, 如客户服务中心;
2、信息系统的语音数据, 设备在线监测系统中的视频数据与图像数据等。
◆ 数据实时性要求( 速度) 高且增长快
1、能源生产、转换和消费要求瞬间完成，能源互联网中的大数据中包含着很多实时性数据，数据的分析结果也往往具有实时性要求;
2、智能变电站、智能电表、电力设备在线监测息管理系统的逐步建成与应用，能源电力系统产生数据的规模和种类快速增长，体量激增。
◆ 数据蕴含着巨大的价值
1、能源生产、配送、转换和消费各个阶段进行科学预测，对国民经济带来巨大效益;
2、数据的不断应用能够支撑能源互联网新业态的产生，为各方参与者提供新服务。
大数据分析技术为电力行业带来诸多机遇与挑战。一方面，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。
另一方面，电力大数据由于涉及到众多电力用户的隐私，对信息安全也提出了更高的要求。电力企业地域覆盖范围极广，各单位防护体系建设不平衡，信息安全水平不一致，特别偏远地区单位防护体系尚未全面建立，安全性有待提高。行业中企业的安全防护手段和关键防护措施也需要进一步加强，从目前的被动防御向多层次、主动防御转变。