對于能源大數據在智慧能源方面的應用，當下比較前沿的是采用大數據實現對于能源系統進行運行狀態監測、負荷預測、運行成本的降低以及故障的預測等。

能源系統運行狀態的監測，就是通過對能源系統實時運行數據的搜集，判斷運行狀態，如果通過分析發現當時正處在不正常運行狀態或故障狀態，則能夠發出預警并做出反應。

負荷預測就是采用能源大數據，結合人口、城市發展等方面的數據，對未來的負荷和用電量進行預測，有效地應用于未來能源系統的規劃。

通過大數據還可以降低系統運行維護成本，是大數據技術在能源系統中極具前景的應用。通過數據監控系統，能夠識別和預測能源系統中的非技術性損壞，從而幫助能源公司盡快修復，實現預測性維護，極大地節約了運行成本。

系統故障預測就是采用電網前期積累的海量數據對未來電網的故障和不正常運行狀態進行預測，提前做出防控措施。和負荷預測一樣，在城市層面的故障預警，采用傳統的數據處理方法已經可以達到令人滿意的效果，但是服務于全球能源互聯網的故障預警，勢必要從地區、國家乃至全球的視角展開。屆時對海量數據的利用已經不是傳統數據處理技術所能做到的。利用大數據技術，探求數據之間的關聯性，從另外一個層面挖掘能源數據的價值，利用大數據的算法預測未來能源系統故障發生的類型和位置，提早做出預防和補救，將使能源系統的運行更具穩定性和安全性。

例如行有嘉數字能效平臺等眾多智慧能源系統的運行將產生更多有價值的數據，充分挖掘這些數據的價值，深刻理解能源網絡的特征，實現電力“源儲荷網”高效調度。

雖然能源行業屬于傳統行業，但是全球能源互聯網的構建，將對大數據技術產生巨大的需求，帶動其快速發展，在實踐中完善，而大數據技術又會反過來加快全球能源互聯網的構建，不斷對全球能源互聯網進行完善、相互補充，二者相得益彰。