電力大數據與經濟、社會存在廣泛緊密的聯系，電力大數據的價值不僅局限在電力行業內部，更體現在國民經濟運行、社會進步及各行業創新發展等多個方面。
隨著智能電網和信息化建設，電力行業積累了海量數據，這些數據在數據量、多樣性、速度和價值方面有大數據的特征。電力行業已進入大數據時代。電力大數據是通過傳感器、智能設備、監控設備、音頻通信設備、移動終端等各種數據采集渠道，收集到的海量結構化、半結構化、非結構化的業務數據聚攏。
電力大數據是電力公司的新型資產，能夠促進電力公司的業務管理向更精細、更有效的方向發展。大數據技術將推動信息技術平臺的升級與改造，包括提升數據存儲和及時處理的能力；補充對非結構化數據分析與利用的能力；增強對海量數據資源的價值挖掘能力。
電力大數據在應用過程中存在著對行業內外能源數據、天氣數據等多類型數據的大量關聯分析需求。通過與行業外數據的交互匯合，以及在此基礎上的挖掘和分析，將會使電力大數據發揮出更大價值。
電力大數據從哪兒來？
電力大數據主要來源于發電、輸電、變電、配電、用電和調度等各環節，可大致分為三類。
電網運行、設備檢測或監測數據。主要包含在能量管理系統、配網絡管理系統、廣域量測管理系統、生產管理系統、電網調度管理系統、故障管理系統、圖像監控系統等。
電力企業營銷數據，如交易電價、售電量、用電客戶等數據。主要包含在營銷業務系統、95598客戶服務系統、電能量計量系統、用電的信息采集系統等。
電力企業管理數據。主要包含在協同辦公系統、企業資源計劃系統（ERP）等。
電力大數據的特點
數據體量大
以江蘇省用電數據為例，江蘇省有4000多萬電力客戶，對居民客戶每小時采集一次數據，每次數據項十多個，一天僅居民用電數據就幾十億項。
數據類型多
各類結構化、半結構化數據以及非結構化數據類型多。以非結構化數據為例，包括各變電站大量的監控設備產生的數據、客服與客戶溝通留下的通話數據、無人機巡檢產生的圖片數據、辦公系統流轉過程中的各種類型電子文件等。
價值密度低
電網生產領域的檢測監測數據、電網運行數據，所采集的絕大部分都是正常數據，價值比較大的卻是少量的異常數據，異常數據是狀態檢修的關鍵依據。
處理速度快
以電網運行控制領域為例，要求在幾分之一秒內對大量數據進行分析，以支持控制決策。
電力大數據應用
電力大數據應用涉及電網企業各業務方向，典型應用場景包括規劃、建設、運行、檢修、營銷、運監、企管、服務等8大類。在規劃方面：通過應用用電大數據，提高中長期負荷預測的準確度，指導電網規劃。在運行方面：通過應用用電大數據，提高短期和日前負荷預測的準確度，指導調度計劃的制定；通過應用電網運行大數據，優化電網運行方式；通過應用新能源發電大數據，提高新能源發電預測水平，提升電網消納新能源發電的能力。在營銷方面：應用用電大數據，刻畫電力客戶用電行為特征，優化客戶管理策略。在服務方面：應用用電大數據，為部門提供的產業轉移、產業發展、房屋空置率等社會經濟指標；應用客服大數據，對熱點問題的資源進行優化配置。
在新冠肺炎疫情防控過程中，為準確服務疫情防控和復工復產，國網浙江省電力有限公司根據電力客戶歷史用電量、當日用電量等數據，在國內“企業復工電力指數”，動態監測、直觀反映當前企業復工復產情況。
2月14日，國家電網有限公司要求所屬各省（自治區、直轄市）電力公司充分應用電力客戶用電數據，支撐有序組織企業復工，并監測復工復產情況。電力公司結合本地區實際以及不同行業用電特性，研究制定不同行業的“復工電力指數”，準確支撐部門對不同行業，特別是防疫點企業和涉及民生等重要行業的復工復產要求。
從發展趨勢來看，未來大數據平臺應具備云+大數據的超匯合架構，實現實時性數據處理、事務型在線數據處理、機器學習的數據處理能力，同時，加強數據管理，實現更加智能的大數據存儲與分析。
