电力大数据的应用一方面是与宏观经济、人民生活、社会保障、道路交通等信息融合，促进经济社会发展；另一方面，是电力行业或企业内部，跨专业、跨单位、跨部门的数据融合，提升行业、企业管理水平和经济效益。
电力大数据对电力数据进行分析挖掘，得到信息，然后将信息转化为知识，最后通过可视化展现与表达，与人们进行分享。
电力行业和大数据技术的结合，催生了像“电力大数据”、“能源互联网”、“智慧城市”等新兴概念。通过使用先进的传感器、控制设备和软件应用程序，将电力生产端、电力传输端、电力消费端的数以亿计的设备、机器、系统连接起来，形成了“物联基础”。大数据分析、机器学习和预测是这种互联网络实现生命体特征的重要技术支撑：通过整合运行数据、气象数据、电网数据、电力市场数据等，进行大数据分析、负荷预测、发电预测，打通并优化电力生产和电力消费端的运作效率，需求和供应将可以进行随时的动态调整。智能发电、用电、储电设备，最终都将接入网络，借助信息流，形成自我优化的良性循环。
电力大数据的三种商业应用模式
对接智能电网优化需求响应
也就是通过将能源生产、消费数据与内部智能设备、客户信息、电力运行等数据结合，充分挖掘客户行为特征，提高能源需求预测准确性，发现电力消费规律，提升企业运营效率效益。
对于电网企业来说，这个模式能够提高企业经营决策中所需数据的广度与深度，增强对企业经营发展趋势的洞察力和前瞻性，有效支撑决策管理。
能源数据综合服务平台
该模式通过建设一个分析与应用平台，集成能源供给、消费、相关技术的各类数据，为包括政府、企业、学校、居民等不同类型参与方提供大数据分析和信息服务。该模式中，电网企业具有资金、技术、数据资源等方面优势，具备成为综合服务平台提供方的条件。
