智慧能源长期以来一直是中国发展的重要战略方向。近年来，国家出台了一系列新政策，明确指出，提高可再生资源利用率是针对最新、更智能的能源服务系统。互联网大数据、人工智能技术在产业转型和发展过程中尤为重要，值得深入分析，主要把握在。到去年年底，中国能源产业大数据应用市场规模已达到8.29亿元，近五年来的总投资大幅提高。
1、智慧能源管理体系的构架
智慧能源管理体系自下至上可以分成新能源层、传输层和应用层，其中，新能源层主要是完成新能源的生产制造、变换、传送和运用，包含化石能源的发电量、清理可再生资源的多能转化、电力工程运用等;传输层主要是利用广域合理布局的智能化传感技术开展新能源有关统计数据的收集和传送，使用互联网，即时获得海量信息;应用层具体是借助互联网大数据、云计算技术、人工智能技术等新技术进行能量信息内容的信息共享，具体包含能源机器设备的运作情况和各能源服务的时实运行情况等，关键实现方式是对数据挖掘信息进行深入分析和解决，进而构建能源交易网站来对各种各样新能源买卖进行统计数据支撑，担负能源互联网的信息采集系统、管理制度、能源市场交易等层面的运作工作。
2、互联网大数据在能源生产制造端的运用
能源生产制造端主要就是指煤碳、石油、天然气、光伏太阳能、风能、地热能源等常规能源和电力、汽油等二次能源。随之新能源开发的飞速发展，分布式发电方法连续不断连接，摆脱了原来电网运作标准化管理的方式，不仅需要考虑到负载侧的起伏，也要充分考虑新能源技术出力的间断性。为此背景下，智慧能源中大数据的应用诸多，涉及到电力网安全防护平稳运作、环保节能经济发展生产调度、供电系统可信性、社会经济发展深入分析等诸多方面。
以光伏发电站方法为例，光伏发电大数据应用具体集中在在线免费分折、年发电量仿真模拟、即时数据监测、机器设备预警信息和确诊、资源生产调度、电力工程市场交易及其需求响应等层面。对光伏产业而言，大数据分析是围绕自始至终的。从早期整体规划到电站项目投资基本建设、中后期经营，及其全部资产持续化的管理方法都可以利用大数据分析、智能化的实体模型为重要环节提供量化的分析和管理决策服务项目，服务于投资人、生产厂家、运营方等各种角色。
另外，风力发电与光伏发电类似，都具有波动性和间歇性，大规模并网运行会影响电力系统运行的安全稳定，而且在高风力等级条件下还可能造成风机损坏，所以以数值天气预报模型为基础，结合实时气象数据、电站运行状态数据等，通过大数据建模分析可大幅提高电站运行的安全性和电力系统的稳定性。
3、互联网大数据在能源技术消费端的使用
能源消费端具体包含全部的电力客户，电力体制改革及电力工程全产业链的分解促进着电力工程市场交易种类、市场交易周期时间、交易规则、市场竞争布局等要素发生了明显变化，电力工程客户要求更为多种多样，同时也对发电公司、售电的工作能力明确提出新的规定：怎样融入这些转变，细分化客户，明确提出多元化的服务;怎样避开市场交易风险性，提高贴心服务工作能力等，这些是现阶段广泛关注的难题。
消费端管理方法随着着制造行业转型发展的压力而成，不论是电源端还是电网端，其核心内容只是怎样运用负荷资源化开展合理管理，反馈给电源和电力网端，提升供求配对灵活的目的性。届时售电的综合性贴心服务除了满足用户的能源供应，还必须为客户提供减少耗能、提升能耗等级等解决方法，根据智能终端，立即为用户发送电费信息内容、环保节能小提示、本地天气及公共交通状况等附加贴心服务，拉进与用户的间距。依靠互联网大数据，节能服务公司可以依据客户的生活方式提出更优的电力工程配制计划方案。
4、大数据促进“源网荷储”协同调度
在电力市场不断完善的背景下，可以不通过调节常规电源的出力，而是利用市场手段，使得一部分用户主动削减或者增加一部分负荷去平衡发电侧出力的变化，即通过需求侧管理实现系统电量平衡。若要达到“网源荷”协调优化调度需要大量的辅助信息，如新能源出力波动大小、电网线路输送能力、负荷削减电量的范围、实时电价等，其中每个因素又受很多条件的影响，因此是一个非常复杂的电力交易过程，此时必须利用大数据技术发掘数据内部之间的联系，从而制定出最佳调度方案。智能电网和传统电网最大的区别在于“网源荷”三者之间信息流动的双向性，三者之间的信息在一个框架内可以顺畅地进行交互，极大地提升电网运行的经济性、可靠性。
5、大数据将深刻影响智慧能源发展
随着新技术的不断涌现，能源结构不断发生变革，传统的电网规划方法往往与实际需求差别较大，需要利用大数据技术综合考虑多种因素，如分布式能源的接入、电动汽车的增长趋势、电力市场环境下为用户提供个性化用电服务等。多类型、海量数据的引入，可以有效减少电网规划过程中的不确定性，使得整个规划更加合理、有序。
大数据在智慧能源体系架构中的应用.中琛魔方大数据(www.zcmorefun.com)表示：随着新技术应用的出现和新能源结构的不断转变，传统的电网规划方法可能与具体需求有很大的不同，必须用大数据综合考虑各种因素，如分布式能源的连接、电动汽车的改进趋势、电力市场的自然环境等，为用户提供人性化的电力贴心服务等。引入各种海量信息，也可以合理地减少电网总体规划过程中的不确定性，促进整个规划更加有效和稳定。
