大數據可以把現有的舊能源網絡變成更智能的網絡，可以了解個人的能源消耗情況。這無疑將提高效率，降低能源價格，幫助我們減少碳排放。
智能能源電網
在不久的將來，越來越多的家用電器將配備傳感器。這些傳感器可以在能源公司、家庭智能電表和電器之間進行雙向通信。當所有家用電器都通過傳感器連接到互聯網時，我們可以根據需要監控和調整單個設備的能耗。越來越多的能源機構正在開發智能電表來記錄個人家用電器的耗電量。而這些信息會反饋給能源公司，讓能源公司了解和預測能源需求。我們相信，隨著R&D的進壹步發展，實時監控和調整能源需求只是時間問題。
當越來越多的設備配備傳感器時，產品將能夠相互通信，甚至跨越不同的網絡。這將有助於能源企業更好地了解和管理全網的能源利用率。這對未來的電動汽車是非常有用和重要的。當消費者回家後同時打開電動汽車和其他家用電器的充電時，能源電網可能無法應對高峰需求。因此，電氣設備配備的傳感器越多，就越能與能源網絡通信，能源公司就能更好地管理其網絡中的能源分配。
然而，真正的智能電網離我們還很遙遠。根據以太網之父鮑勃·麥卡夫的說法，智能電網可以提供“大量廉價而清潔的能源”。他創建了壹個受互聯網影響的智能電網，被稱為“Enernet”願景。
這種智能電網還將能夠防止網絡中的能量損失，防止停電事故的發生。傳感器系統可以實時同步監測電線的狀況，每秒鐘收集多個數據流。這些信息可以更容易地檢測停電。當停電發生時，它可以使能源公司更快更好地做出反應。這種傳感器還可以檢測能量在網絡中是如何傳輸的，以及何時何地出現能量損失。這些信息被實時傳輸和反饋到能源公司的控制中心，可以幫助他們調整實時需求。
西北太平洋的巴特爾智能電網示範項目就是這樣壹個智能電網試點。這個試點項目的60，000名參與者來自美國的五個州。該項目旨在確定智能電網是否像我們認為的那樣有價值，是否更經濟。智能電網需要在硬件和軟件上投入大量資金。對我們采集數據信息也有很大的幫助:從以前壹個月內壹次抄表的記錄，到智能抄表每15分鐘壹次。即每百萬智能電表每天記錄9600萬次讀數。結果數據信息量增加了3000倍。如果管理不當，這些數據信息會相當復雜。
改變消費者行為
如果消費者能夠根據實時數據和能源價格管理自己的能源消耗，這將可能改變他們的行為。智能電表可以根據需求預測，在以後能源成本降低時，建議消費者使用電氣設備。這將有助於能源公司更好地管理能源需求。如果壹個電氣設備(比如加熱器)能夠根據價格區間和網絡的能源需求決定在最佳時間開始工作，無疑會產生更好的效果。
預測需求和價格
與數百萬臺電器相連的智能電網可以預測能源消耗。監控設備如何使用能源，並提供有價值的數據信息，進壹步分析和預測對能源的需求和可能出現的能源短缺。這些信息可用於在正確的時間和地點提供正確的能量。它可以幫助平衡不同時間和地點的峰值能量需求。能源分銷機構可以通過減少停電次數和持續時間來提高客戶滿意度並遵守相關規定。如果能源公司能夠找到網絡故障和相關停電之間的聯系，就表明他們能夠準確地確定和識別故障的位置，並實時提供相關的解決方案。
當智能電網平衡能源需求高峰時，網絡將變得更加可靠。現在的網絡問題不僅是沒有那麽大的網絡容量，還有應對高需求的能力。智能電網有助於防止極端高峰造成的停電。
大數據還有助於優化能源交易，從而更好地預測價格波動。大數據可以基於1000個不同的數據集，對能源市場進行近乎實時的復雜分析。隨著能源價格的波動，基於這1000個不同的數據源進行價格預測是非常有價值的。能源供需預測可以幫助能源銷售機構盈利。通過充分了解市場，他們可以保護自己免受能源價格波動的影響。最後，他們將能夠提供更便宜的能源，並提高客戶滿意度。
未來投資和維護
來自網絡中大量傳感器的數據信息可以提供關於網絡質量的附加信息。它可以幫助能源公司確定未來的投資是必要的還是需要維護的。不需要定期的網絡檢查。大數據工具可用於實時監控網絡設備，僅在必要時采取相關措施。這將為能源企業節省大量不必要的調查和預防費用。同樣，這些信息也將有助於了解哪些投資可以幫助能源公司獲得最大的投資回報。
例如，Vattenfall在風力渦輪機中安裝了傳感器數據，以預測何時需要維護。這將為公司節省大量不必要的直升機費用和其他維護費用，以及昂貴的咨詢費用。
大數據還可以用於改進風力渦輪機的放置，以獲得最佳的能量輸出。在微觀和宏觀層面，預測不斷變化的天氣可以幫助企業選擇風力渦輪機的最佳位置。或者根據地區全年日照數據選擇太陽能系統的位置。結合結構化和非結構化數據，如潮汐、地理空間數據、傳感器數據、衛星圖像、森林砍伐地圖和天氣模型，也有助於確定最佳放置位置。
例如，丹麥能源公司Vestas Wind System使用IBM大數據分析解決方案來分析許多不同的數據集，以確定每個風力渦輪機的最佳位置。將風力發電機放置在錯誤的位置會導致無法產生足夠的電力，無法判斷風能投資的投資回報，也會增加電力成本。
大數據應用在能源領域最重要的影響是，它將使現有的能源網絡更加高效。這將有助於我們減少能源消耗，降低消費者的購買價格。智能能源管理可以防止電網的超負荷運行，並防止對新的和昂貴的電廠建設的需求。更少的發電廠可以提供更高效的能源和更低的價格，這影響了我們的碳排放。因此，最終，大數據可能會成為比采用可再生能源更可持續的技術，來幫助我們減少碳排放。