预测需求和价格
与数以百万计的电器相连接的智能电网能够预测能源消费量。监测设备如何使用能源，并提供有价值的数据信息，并进一步分析预测对于能源的需求状况和可能出现的能源短缺。此信息可用于在合适的时间和地点提供适量的能量。其可以帮助平衡不同时间和地点的能源需求高峰。能源分销机构可以提高顾客满意度，并通过减少停电的次数和持续时间遵守相关的合规性。如果能源公司能够找到发生网络故障与相关停电事故之间的联系，那么这就表明他们能够精确确定和识别发生故障的位置，并实时的提供相关的解决方案。
当智能电网平衡了能源需求的高峰之后，网络将变得更可靠。而目前的网络问题在于，不仅仅是没有这么大的网络容量，而且还需要应对高需求的能力。智能电网可以帮助防止极端高峰所导致的断电。
大数据也将有助于优化能源交易，从而更好地预测价格波动。大数据可以基于1000个不同的数据集针对能源市场做出几乎实时的复杂分析。随着能源价格的波动，能够基于这1000个不同的数据源进行价格预测是相当有价值的。对于能源供应和需求的预测，能够帮助能源销售机构获利。通过对市场的充分了解，他们可以保护自己免受能源价格波动的影响。最后，他们将能够提供更便宜的能源，提高客户满意度。
未来的投资和维护
来自网络的大量传感器的数据信息可以提供关于网络质量的附加信息。它可以帮助能源企业确定未来的投资是否是必要的，或是需要进行维护。不必进行定期的网络检查，大数据工具可以用来实时的监控网络设备，只在必要时采取相关的措施。这将为能源企业节省很多不必要的调查，预防费用。同样，这些信息还将有助于了解哪些投资能够帮助能源企业获得最大的投资回报。
例如，Vattenfall公司在风力涡轮机内安装了传感器数据，以预测何时需要进行维护。这将为该公司节省了很多不必要的检查涡轮机时所需要的直升机费用和其他维护费用，以及昂贵的咨询费用。
大数据也可以被用来改善风力涡轮机的安置位置，以便获得最佳的能量输出。在微观和宏观层面，对不断变化的天气进行预测可以帮助企业选择最佳的风力涡轮机安置地点。或者根据地区年度日照情况数据来选择太阳能系统的安置地点。结合结构化和非结构化数据，如潮汐、地理空间、传感器数据、卫星图像、森林砍伐地图和天气模型也可以帮助确定最佳安置地点。
例如，丹麦能源公司维斯塔斯风力系统利用IBM大数据分析解决方案来分析许多不同的数据集，以确定每台风力涡轮机的最佳安置地点。将风轮机安置在错误的地方会导致无法生产出足够的电力，无法判断风能投资的投资回报率，也就增加了电力成本。
大数据应用在能源领域最重要的影响是，其将使得现有的能源网络变得更高效。这将帮助我们减少能源消耗量，并降低消费者的购买价格。智能能源管理可以防止电网超载运行，并防止新的和昂贵的电厂建设需求。较少的电厂能够提供更高效率的能源和更低的价格，影响我们的碳排量。所以，最终，大数据有可能变成比采用可再生能源更可持续的技术，以帮助我们减少碳排量。
