1、通过统一的资源管理，数据安全和云计算等技术，建立大数据的应用体系，将电力系统各个领域的数据集成起来，从而提高经营效率。利用数据挖掘技术，从不同的数据库中提取相关数据，分析电力系统各个领域的运行情况，从而更有针对性地提高经营效率。
2、大数据通过综合采集再电力系统各个领域提高经营效率。能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据及人口、地理、气象等其他领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。
3、利用大数据分析和人工智能算法，对电力系统中的海量数据进行挖掘和分析，实现预测性维护、故障预警和优化调度。通过智能化的决策支持系统，提高电力系统的可靠性和经济性。将电网数据的中控平台接入可视化系统，实现新能源开发、运送、消耗数据的实时驱动，便于运维掌握一手资料。
1、电网数据可做分析：从发电、输变电环节，到用电环节，都需要实时数据处理，借助电力大数据的分析技术可以从电力系统的海量数据中找出潜在的模态与规律。
2、——城市电网的规划、设计和改造；——编制供电系统运行方式、检修计划和制定有关生产管理措施；——制定供电可靠性标准和准则；——选择提高供电可靠性的可行途径。
3、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；进一步地，结合大数据分析与电力系统模型，可以对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。
4、基础库主题库建设：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。
5、电网消纳分析报告编制依据包括电力系统的运行数据、电网建设规划、电力用户需求以及国家能源政策等。因为电网消纳分析报告是用于分析电力系统消纳能力的报告，需要综合考虑电力系统的运行状况、电网建设规划、电力用户需求等因素，以便为决策者提供科学依据。
6、按行业划分，第一工业耗电857亿度，较上年同期增加4%；第二产业耗电42364亿度，较上年同期增加6%；第三产业用电11379亿千瓦时，较上年同期增加9%；城镇居民用电10331亿度，较上年同期增加15%。九月份，全国电力消费7092亿千瓦时，比去年同期增加0.9%。
建立数字化业务平台，对生产、运行、管理等环节进行数字化改造，如企业管理平台、服务平台、运营平台等。04数字化安全提升数字化安全防护体系，保障电力网络安全稳定、电力系统运行稳定、电力交易可靠稳定。
利用物联网、大数据等技术，对企业设备进行感知监测和数据采集，实现远程监控和管理。同时，通过互联网技术实现设备之间的信息交换和共享，提高整个工厂系统的运行效率。
还搭建过智慧电力可视化解决方案，以数字化为载体，依托数据共享优势，将专业横向融合，打破系统间的信息壁垒，把不同类型的分布式资源“聚沙成塔“，构建源网荷储一体化互动体系。实现从能源生产侧到应用侧的数据监测、数据融合、数据显示、设备维护联动管控，让“源网荷储”各要素真正做到友好协同。
建立合作伙伴关系：与数字化领域的企业、合作伙伴、科研机构等建立合作关系，共同推动数字化转型。借助外部资源和专业知识，加速数字化进程并提升企业创新能力。改善数字安全和数据隐私保护：数字化转型会产生大量的数据，国有企业需要关注数据安全和隐私保护。
数字化转型是企业战略层面的转型，这需要领导层从整个企业发展的视角进行取舍。同时，数字化转型涉及组织、流程、业务、部门协作等一系列变革，如果没有领导强有力的支持，最终只会无疾而终。数字思维贯穿企业建设不结合企业实际情况，盲目追求新技术、新设备、新模式，则只是为了数字化而数字化。
“而电力企业在新一轮电改的形势下，面临着日益严峻的市场竞争和企业内部降本增效的压力，也亟待进行变革。”南方电网数字电网研究院三级专家江瑾在接受《通信产业报》全媒体记者采访时表示。
1、尽管存在挑战，但大数据在电力行业的应用前景依然光明。大数据不仅仅是技术概念，更是一个涵盖物联网、云计算和数据处理的综合体系。随着物联网和智能电网的发展，大数据技术在电力行业的应用将变得更加重要。
2、目前，电力大数据的应用场景主要包括：规划——提升负荷预测能力：通过大数据分析，利用数据挖掘技术更准确地掌握用电负荷的分布和变化规律，从而提高中长期负荷预测的准确性。
3、大数据支撑智能电网发展：在本质上，智能电网是“大数据”在电力上的应用，智能电网的理念是通过获取更多的如何用电、怎样用电的信息，来优化电的生产、分配以及消耗。在智能电网中引入了信息流的概念，即电网要能够把电能流信息流结合在一起，实现传输能源的同时实现数据的采集。
4、制订节能方案，提高能源利用率，降低电能损失，保障客户经济利益，促进节能减排。基于电力客户基本信息、长期的用电记录、缴费情况、缴费能力等数据，对各类数据进行统计分析，建立用户信用评级指标和标准，进行用户信用评价，并分析客户信用变化趋势和潜在风险。
5、应用前景如下：参考《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示， 以物联网和云计算为代表的新一代IT技术在电力行业中的广泛应用为基础，电力数据资源开始急剧增长并形成了一定的规模。
6、大数据（bigdata）在可允许的时间范围内，无法捕获、管理和处理传统软件工具的数据集合。有些人把这些数据比作积累能量的煤矿。煤炭是按其性质分类的，如炼焦煤、无烟煤、肥煤和劣质煤，而露天矿和深山煤的开采成本则不同。同样，大数据不是“大”而是“有用”。价值和开采成本比数量更重要。
