1、通過統一的資源管理，數據安全和云計算等技術，建立大數據的應用體系，將電力系統各個領域的數據集成起來，從而提高經營效率。利用數據挖掘技術，從不同的數據庫中提取相關數據，分析電力系統各個領域的運行情況，從而更有針對性地提高經營效率。
2、大數據通過綜合采集再電力系統各個領域提高經營效率。能源大數據理念是將電力、石油、燃氣等能源領域數據及人口、地理、氣象等其他領域數據進行綜合采集、處理、分析與應用的相關技術與思想。
3、利用大數據分析和人工智能算法，對電力系統中的海量數據進行挖掘和分析，實現預測性維護、故障預警和優化調度。通過智能化的決策支持系統，提高電力系統的可靠性和經濟性。將電網數據的中控平臺接入可視化系統，實現新能源開發、運送、消耗數據的實時驅動，便于運維掌握一手資料。
1、電網數據可做分析：從發電、輸變電環節，到用電環節，都需要實時數據處理，借助電力大數據的分析技術可以從電力系統的海量數據中找出潛在的模態與規律。
2、——城市電網的規劃、設計和改造；——編制供電系統運行方式、檢修計劃和制定有關生產管理措施；——制定供電可靠性標準和準則；——選擇提高供電可靠性的可行途徑。
3、通過使用智能電表等智能終端設備可采集整個電力系統的運行數據，再對采集的電力大數據進行系統的處理和分析，從而實現對電網的實時監控；進一步地，結合大數據分析與電力系統模型，可以對電網運行進行診斷、優化和預測，為電網安全、可靠、經濟、高效地運行提供保障。
4、基礎庫主題庫建設：一般情況下，可以將數據分為基礎數據、業務主題數據和分析數據。基礎數據一般指的是核心實體數據，或稱主數據，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、電子證照等數據。主題數據一般指的是某個業務主題數據，例如市場監督管理局的食品監管、質量監督檢查、企業綜合監管等數據。
5、電網消納分析報告編制依據包括電力系統的運行數據、電網建設規劃、電力用戶需求以及國家能源政策等。因為電網消納分析報告是用于分析電力系統消納能力的報告，需要綜合考慮電力系統的運行狀況、電網建設規劃、電力用戶需求等因素，以便為決策者提供科學依據。
6、按行業劃分，第一工業耗電857億度，較上年同期增加4%；第二產業耗電42364億度，較上年同期增加6%；第三產業用電11379億千瓦時，較上年同期增加9%；城鎮居民用電10331億度，較上年同期增加15%。九月份，全國電力消費7092億千瓦時，比去年同期增加0.9%。
建立數字化業務平臺，對生產、運行、管理等環節進行數字化改造，如企業管理平臺、服務平臺、運營平臺等。04數字化安全提升數字化安全防護體系，保障電力網絡安全穩定、電力系統運行穩定、電力交易可靠穩定。
利用物聯網、大數據等技術，對企業設備進行感知監測和數據采集，實現遠程監控和管理。同時，通過互聯網技術實現設備之間的信息交換和共享，提高整個工廠系統的運行效率。
還搭建過智慧電力可視化解決方案，以數字化為載體，依托數據共享優勢，將專業橫向融合，打破系統間的信息壁壘，把不同類型的分布式資源“聚沙成塔“，構建源網荷儲一體化互動體系。實現從能源生產側到應用側的數據監測、數據融合、數據顯示、設備維護聯動管控，讓“源網荷儲”各要素真正做到友好協同。
建立合作伙伴關系：與數字化領域的企業、合作伙伴、科研機構等建立合作關系，共同推動數字化轉型。借助外部資源和專業知識，加速數字化進程并提升企業創新能力。改善數字安全和數據隱私保護：數字化轉型會產生大量的數據，國有企業需要關注數據安全和隱私保護。
數字化轉型是企業戰略層面的轉型，這需要領導層從整個企業發展的視角進行取舍。同時，數字化轉型涉及組織、流程、業務、部門協作等一系列變革，如果沒有領導強有力的支持，最終只會無疾而終。數字思維貫穿企業建設不結合企業實際情況，盲目追求新技術、新設備、新模式，則只是為了數字化而數字化。
“而電力企業在新一輪電改的形勢下，面臨著日益嚴峻的市場競爭和企業內部降本增效的壓力，也亟待進行變革。”南方電網數字電網研究院三級專家江瑾在接受《通信產業報》全媒體記者采訪時表示。
1、盡管存在挑戰，但大數據在電力行業的應用前景依然光明。大數據不僅僅是技術概念，更是一個涵蓋物聯網、云計算和數據處理的綜合體系。隨著物聯網和智能電網的發展，大數據技術在電力行業的應用將變得更加重要。
2、目前，電力大數據的應用場景主要包括：規劃——提升負荷預測能力：通過大數據分析，利用數據挖掘技術更準確地掌握用電負荷的分布和變化規律，從而提高中長期負荷預測的準確性。
3、大數據支撐智能電網發展：在本質上，智能電網是“大數據”在電力上的應用，智能電網的理念是通過獲取更多的如何用電、怎樣用電的信息，來優化電的生產、分配以及消耗。在智能電網中引入了信息流的概念，即電網要能夠把電能流信息流結合在一起，實現傳輸能源的同時實現數據的采集。
4、制訂節能方案，提高能源利用率，降低電能損失，保障客戶經濟利益，促進節能減排。基于電力客戶基本信息、長期的用電記錄、繳費情況、繳費能力等數據，對各類數據進行統計分析，建立用戶信用評級指標和標準，進行用戶信用評價，并分析客戶信用變化趨勢和潛在風險。
5、應用前景如下：參考《中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯示， 以物聯網和云計算為代表的新一代IT技術在電力行業中的廣泛應用為基礎，電力數據資源開始急劇增長并形成了一定的規模。
6、大數據（bigdata）在可允許的時間范圍內，無法捕獲、管理和處理傳統軟件工具的數據集合。有些人把這些數據比作積累能量的煤礦。煤炭是按其性質分類的，如煉焦煤、無煙煤、肥煤和劣質煤，而露天礦和深山煤的開采成本則不同。同樣，大數據不是“大”而是“有用”。價值和開采成本比數量更重要。
