对于能源大数据在智慧能源方面的应用，当下比较前沿的是采用大数据实现对于能源系统进行运行状态监测、负荷预测、运行成本的降低以及故障的预测等。

能源系统运行状态的监测，就是通过对能源系统实时运行数据的搜集，判断运行状态，如果通过分析发现当时正处在不正常运行状态或故障状态，则能够发出预警并做出反应。

负荷预测就是采用能源大数据，结合人口、城市发展等方面的数据，对未来的负荷和用电量进行预测，有效地应用于未来能源系统的规划。

通过大数据还可以降低系统运行维护成本，是大数据技术在能源系统中极具前景的应用。通过数据监控系统，能够识别和预测能源系统中的非技术性损坏，从而帮助能源公司尽快修复，实现预测性维护，极大地节约了运行成本。

系统故障预测就是采用电网前期积累的海量数据对未来电网的故障和不正常运行状态进行预测，提前做出防控措施。和负荷预测一样，在城市层面的故障预警，采用传统的数据处理方法已经可以达到令人满意的效果，但是服务于全球能源互联网的故障预警，势必要从地区、国家乃至全球的视角展开。届时对海量数据的利用已经不是传统数据处理技术所能做到的。利用大数据技术，探求数据之间的关联性，从另外一个层面挖掘能源数据的价值，利用大数据的算法预测未来能源系统故障发生的类型和位置，提早做出预防和补救，将使能源系统的运行更具稳定性和安全性。

例如禾川未来数字能效平台等众多智慧能源系统的运行将产生更多有价值的数据，充分挖掘这些数据的价值，深刻理解能源网络的特征，实现电力“源储荷网”高效调度。

虽然能源行业属于传统行业，但是全球能源互联网的构建，将对大数据技术产生巨大的需求，带动其快速发展，在实践中完善，而大数据技术又会反过来加快全球能源互联网的构建，不断对全球能源互联网进行完善、相互补充，二者相得益彰。