大氣大數據

Ⅰ 大數據怎樣幫助我們了解氣候變化

大數據怎樣幫助我們了解氣候變化

氣候變化確實威脅著我們的星球，全球都應感受到它的毀滅性後果。美國航空航天局（NASA）氣候模擬中心（NCCS）高性能計算負責人Daniel Duffy博士，介紹了大數據對氣候變化研究工作的至關重要性。

NCCS為大規模的NASA科學項目提供高性能計算、存儲和網路資源。其中許多項目涉及全地球性天氣和氣候模擬。這些模擬生成的海量數據是科學家永遠讀取不完的。因此，益發有必要提供分析和觀察這些模擬產生的大數據集的方法，更深入了解氣候變化等重大科學問題。

大數據和氣候變化：它們是怎樣運作的？

大數據和氣候研究息息相關；沒有海量數據就無法進行氣候研究。

NCCS擁有名曰「探索號超級計算機」的計算機集群，主要目標是提供必要的高性能計算和存儲環境，以滿足NASA科學項目的需求。探索號計算機正在開展一系列不同的科學項目，其中的大部分計算和存儲資源被用於天氣與氣候研究。

探索號計算機是一種高性能計算機，專門為極大規模緊密耦合的應用而設計，是硬軟體緊密結合和相互依存的系統。雖然該計算機沒有被用於從衛星等遙感平台採集數據，但該計算機運行的許多大氣、陸地和海洋模擬都需要觀測數據的輸入。使用探索號計算機的科學家不斷收集輸入其模型的全球性觀測數據。

然而，如果科學無法以有效手段觀測和比對數據，即使向它們提供海量數據也毫無意義。NASA全球建模和模擬辦公室（GMAO）增強性動畫就是這方面的範例，該辦公室利用多方來源的觀測信息驅動天氣預報。

GMAO的GEOS-5數據模擬系統（DAS）將觀測信息與建模信息融合，以生成任何時間內都最為精確和質地統一的大氣圖像。每6小時的累計觀測超過500萬次，並對氣溫、水、風、地表壓力和臭氧層的變數進行比對。模擬觀測分八大類型，每類對不同來源的變數進行測量。

數據處理

氣候變化模型需要具有大量存儲和數據快速接入且數據不斷增加的計算資源。為滿足這一要求，探索號計算機由多個不同類型的處理器組成：79200個英特爾Xeon核心、28800個英特爾Phi核心和103680個NVIDIA圖像處理器（GPU）CUDA核心。

探索號計算機的總計算能力為3.36萬億次，或每秒3,694,359,069,327,360次浮點運算。為使大家更好地理解這一規模的計算能力，該計算機可在一秒鍾內完成活在世上的每個人以每秒將兩個數字相乘的速度連續運算近140個小時的運算量。

除了計算能力外，探索號計算機還具有約33拍位元組（petabyte）的磁碟存儲空間。典型的家庭硬碟容量為一兆兆（terabyte）位元組，因此，該計算機的存儲能力相當於33000個這類磁碟。如果用它存儲音樂，你可以編排一個長度超過67000年而不重復的演奏清單。

NCCS每年都對探索號計算機進行升級。隨著其伺服器和存儲的老化，在四或五年後替換而不是繼續運行部分設備實際上能夠提高效率。例如2014年年底至2015年年初利用升級的計算機群取代了探索號計算機2010年升級的設備。在地面空間、功率和冷卻包絡相同的情況下，升級後的NCCS可將計算能力提高約7倍。退役設備通常會轉變用途，用於內部支持和其他業務或大學等外部站點，包括馬里蘭大學巴爾的摩分校（UMBC）和喬治梅森大學（GMU）。

數據映射：氣候變化與預測

NCCS生成的數據推動了不同重要研究和政策文件的起草工作。

這一數據使人們能夠就我們星球的氣候變化影響進行更知情的對話，並有助於決策機構針對氣候預測制定出適用戰略與行動。例如，該數據已被用於氣候變化專門委員會（IPCC）推出的評估報告。NCCS從事和NASA科學可視化工作室觀測的數據模擬，介紹了IPCC第五次評估報告提出的氣候模型，對氣候和降雨預計在整個21世紀的變化方式做了說明。

於2005年襲擊了美國墨西哥灣沿岸的卡特里娜颶風突顯了准確預報的重要性。雖然它造成了巨大損失，但要不是預警預報給人們留出了適當准備時間，損失就會嚴重得多。如今，NCCS的超級計算機主要負責GMAO全球環流建模，其解析度比卡特里娜颶風時提高了10倍，因而能夠更准確地觀察颶風內部，並有助於對其強度和規模做出更精確的估計。這意味著氣象學家能夠更深入地了解颶風的走向及其內部活動，這對於就卡特里娜颶風這類極端天氣做出成功規劃和准備至關重要。

此外，觀測系統模擬試驗（OSSE）還利用全球氣候模型的輸出成果模擬NASA提出的下一代遙感平台，從而向科學家和工程師提供了虛擬地球，以便在製作新的感應器或衛星之前研究大氣遙測的新優勢。

未來的氣候變化數據

數據是NASA的主要產品。衛星、儀表、計算機甚至人員都可能頻繁進出NASA，但數據尤其是地球觀測數據具有永駐價值。因此，NASA必須不僅讓其他NASA的站點和科學家，而且要讓全球都用上它生成的數據。

僅時時生成的數據量就構成了一大挑戰。在研究系統的科學家都難以使用數據集的今天，NASA以外的人們獲得可用數據更是難上加難。因此，我們開始研究創建一項氣候分析服務（CAaaS），將高性能計算、數據和應用編程介面（API）相結合，以便為在現場與數據共同運行的分析程序提供介面。換句話說，用戶可就他們關心的問題提問，並利用NASA系統的運行進行分析，隨後將分析結果返回用戶。由於分析結果的規模小於生成它的原始數據，這一系統將減少經不同網路傳送的數據量，而更重要的是，API可以大大減少用戶和數據間的摩擦。

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Ⅱ 如何為用戶提供氣象大數據服務

北方天穹信息技術（西安）有限公司（以下簡稱天穹公司）成立於2017年7月，是在國家軍民融合和兵器工業集團「科技創新20條」大背景下應運而生的，是一個充滿新生力量的企業。「天穹公司屬於典型的軍民融合創新產業，它以『國家」『 資本』的支持為依託，為國家的氣象數值預報、防災減災提供精準服務，實現『互聯網 + 氣象』聯動發展，為各類用戶提供詳細精準的氣象大數據服務。」北方天穹信息技術（西安）有限公司董事總經理房軼丁說。

房軼丁介紹，天穹公司組建以來，他帶領他的團隊始終把創新作為保持自身優質高速發展的根本和動力源泉，建立了完善的現代企業管理、運營、激勵模式，激發了企業的經營活力和發展動力。他說，未來天穹公司發展的目標是集研發、製造、銷售和服務於一體，在地基多通道微波輻射計市場和技術方面成為中國的國家隊和主力軍，在國際市場上由跟隨者變為引領者。「我們計劃將地基多通道微波輻射計產品做到業界領先，完成行業標準的擬制，完成行業用戶示範應用。並通過參與國家標準的制定以及在知識產權方面的布局，佔領行業制高點，逐步從設備供應商向氣象大數據提供商發展，支撐以更低的成本、更快的速度完成上市，鼓足干勁擰成繩、擼起袖子加油干。」房軼丁這樣給我們描述他和他的團隊的追夢理想。

Ⅲ 環境大數據應用「含苞待放」

環境大數據應用「含苞待放」_數據分析師考試

近期，大數據的「倩影」頻繁出現在國家出台的各項方案和指導意見中，也成為環保系統熱議的內容。

據了解，北京、武漢等不少省市的數據資源中心早已建成。截至目前，全國將近2/3省（自治區、直轄市）環保廳都已建成或正在建設環境數據資源中心。

面臨大數據的龍卷風，環境數據資源中心是否做好了准備？環境大數據應用走到了哪個階段？

數據如何「開口說話」？

相比於其他省市的環境信息化建設，北京市環境信息化建設起步較早。北京市環境數據中心的建設開始於2012年，並於2013年正式投入使用，目前，北京市環保局各個業務處室主要的業務數據已經進入環境數據中心。

北京市環境信息中心主任陳海寧介紹說，數據中心的建設極大地便利了環保工作，比如原先環境監察人員進行污染源監管，需要查閱大量紙質資料，手工記錄現場情況，現在只要通過監控終端或移動客戶端直接調取數據中心的數據，就可以對污染源相關數據進行查閱和記錄，環境監管省時省力。

但不久之後，陳海寧的困惑也出現了，「數據中心是建成了，但數據中心對各業務部門的幫助還很有限，如何開發更好的大數據產品為環境管理服務，成為數據中心要突破的瓶頸。」

同樣走在前頭的武漢市也面臨類似問題。武漢市環境信息中心主任詹煒介紹說，武漢環境數據中心很早就集成了各業務部門的數據，「但現在這些數據只用來做一些簡單的統計和報表，數據還沒有真正『開口說話』。」

而更多省環保廳的環境信息中心處於不斷建設和完善的狀態。據了解，內蒙古環境數據中心已經基本建成，目前已經進入第三期建設；雲南省正處在「數字環保」第二階段，重點建設資源數據中心。

環境保護部信息中心也很早就開始注意到數據資源的開發情況，希望大數據可以成為解決環保管理問題的鑰匙。去年開始，環境保護部信息中心副主任徐富春帶領探索大數據應用，與微軟（中國）有限公司合作開發了城市局地大氣主要污染物時空分布大數據模型——U-Air，這一合作也開啟了大數據應用的「第一春」。

以U-Air為代表的大數據應用興起

目前，我國地面空氣質量監測點位的設置是根據行政區域設置，站點數量非常有限，不能反映污染物的空間分布，易受站點附近環境影響，造成不同區域受眾對數據可信性的質疑。

就北京來說，北京市有35個地面空氣質量監測點，但不能完全反映整個北京市的空氣質量狀況。「U-Air通過獲取地面監測站的空氣質量數據，結合交通流、道路結構、興趣點分布、氣象條件和人們流動規律等大數據，用基於機器認知的演算法就能模擬出城市細粒度（1km×1km）的空氣質量，並能對未來24小時的空氣質量進行預測。」徐富春說，這不僅彌補了地面監測在地域上的局限性，實時監測每一寸土地，也破解了在沒有污染源排放清單、排放邊界不太清楚的條件下，如何預測城市空氣質量的難題。

「U-Air是一個運用大數據解決環保問題的典型案例，並且在科學性和技術性上都經過了一定的驗證。」徐富春告訴記者，大數據應用需要滿足3個條件，第一就是數據量要足夠大，第二是數據類型要多元化，第三是要基於機器認知的學習方法和演算法。U-Air除了有行業類結構化數據，還有城市道路數據、路網結構、氣象數據、地理位置、城市特徵分布等數據，後台也具備機器學習和認知計算的條件。

微軟（中國）有限公司資深架構師羅彤介紹，未來U-Air將可以提前預測1小時~5 小時的空氣質量，以幫助人們更好地計劃自己的生活，比如什麼時候和去哪裡慢跑，什麼時候應該關窗戶、什麼時候應該帶上口罩。

其實，除了微軟在大數據應用方面開展探索外，面對大數據這塊大蛋糕，環保產業已經躍躍欲試。

中科宇圖天下科技有限公

司還建設了自己的大數據中心。據中科宇圖總裁姚新介紹，公司的大數據中心不僅包括各地環保業務數據，還有與環保相關的行業數據，目前，他們也研發了空氣質量預警預測模型。

北京力鼎創軟科技有限公司提出了「霾計算」總體架構，結合傳統空氣監測數據、污染源數據、氣象數據、交通數據、餐飲、學校、加油站等信息，對空氣質量進行預警預測。

北京思路創新科技有限公司則利用大數據推出了環保快搜功能，實現了各類業務一體化查詢。此外，環保快搜還可以根據用戶偏好分析，自動為用戶推薦可能需要的環境數據。如污防部門每個季度都需要超標排放的企業數據，系統可以定時為用戶推送。

大數據分析的核心就是演算法和模型的研究，IBM中國研究院在大數據應用的模型上下足了功夫。據IBM中國研究院高級總監王海峰介紹，IBM採用Watson認知計算技術融合多類型多來源模型（物理模型、學習模型、專家模型），建立了可自調節的空氣質量超級模型，可以用於環境污染模擬建模和天氣預測與預警。王海峰還介紹了大數據在監測污染源方面的獨特優勢，通過對衛星觀測數據、移動用戶提供的污染源信息、地面污染源監測數據進行計算，就可以識別異常數據，為環境執法提供依據。

而大數據產業的發展又為環保部門與企業的合作提供了新的機遇。在環境保護部信息中心3月舉行的一次環境信息資源應用研討會上，鄂爾多斯遇上了IBM。

鄂爾多斯大數據平台只是開端

記者了解到，鄂爾多斯環保工作已經進入信息化帶動環境管理的新階段，環境數據資源中心也已建成，未來將全部布置在鄂爾多斯大數據中心。

鄂爾多斯環保局局長董介中介紹說，鄂爾多斯大數據中心將擁有市政、交通、農業、氣象、能源等社會各方面的數據，不久，環保數據將真正對接大數據。開發大數據平台、利用大數據為環保管理工作服務是鄂爾多斯環保局急切要解決的問題。於是，在環境保護部信息中心、內蒙古自治區環保廳的支持和指導下，鄂爾多斯環保局與IBM合作建成環保大數據平台，並初步投入使用。

目前，除了傳統的地面觀測數據、排放清單、重點污染源監測數據、氣象數據、地形地貌，大數據平台還集納了衛星遙感數據、企業生產數據、移動感測器數據、社會輿論、企業信用情況等數據資源。

「大數據平台的一大特點就是可以准確溯源，當自動觀測站數據發生異常的時候，平台會自動觸發溯源分析，依次進行氣象分析、空氣質量分析，然後開始污染溯源，再進行企業集中生產分析。」董介中告訴記者，大數據平台溯源可以給出量化分析結果，從而為精準執法提供數據支撐，有利於提高執法效率。

以往，溯源基本上依靠人工觀測，無法估算具體的貢獻量，極容易出現偏差。鄂托克旗位於內蒙古烏海市與鄂爾多斯市交界處，毗鄰多個工業園區，污染狀況一直處於說不清的狀態，經過大數據平台的計算，鄂托克旗徹底搞清了污染來源。「大數據平台的溯源功能便於我們環保部門有針對性地開展環境治理。」董介中說。

除了溯源外，大數據平台還可以對重污染天氣進行預測預警，甚至可以預測哪一天將出現重污染天氣，從而有利於環保部門有針對性地管控污染源，避免重污染天氣的出現。鄂爾多斯信息中心接入在線監控數據和空氣自動站數據後，記者看到一張色塊動態圖，綠色代表空氣質量最優，顏色越來越深，就代表空氣質量越來越差。

鄂爾多斯環保局大數據平台可說是環保系統開展大數據應用的一個代表，大數據建設也將成為環境保護部下一步工作的重點。

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Ⅳ 大數據是什麼意思

大數據（英語：Bigdata），又稱為巨量資料，指的是在傳統數據處理應用軟體不足以處理的大或復雜的數據集的術語。

大數據也可以定義為來自各種來源的大量非結構化或結構化數據。從學術角度而言，大數據的出現促成廣泛主題的新穎研究。這也導斗純致各種大數據統計方法的發展。大數據並沒有統計學的抽樣方法；它只是觀察和追蹤發生的事情。因此，大數據通常包含的數據大小超出傳統軟體在可接受的時間內處理的能力。由於近期的技術進步，發布新數據的便捷性以及全球大多數政府對高透明度的要求，大數據分析在現代研究中越來越突出。

應用:

大數據的應用示例包括大科學、RFID、感測設備網路、天文學、大氣學、交通運輸、基因組學、生物學、大社會數據分析、互聯網文件處理、製作互聯網搜索引擎索引、通信記錄明細、軍事偵查、金融大數據，醫療蠢襲大數據，社交網路、通勤時間預測、醫療記錄、照片圖像和影像封存、大規模的電子商務等。

1.大型強子對撞機中有1億5000萬個感測器，每秒發送4000萬次的數據。實驗中每秒產生將近6億次的對撞，在過濾去除99.999%的撞擊數據後，得到約100次的有用撞擊數據。

將撞擊結果數據過濾處理後僅記錄0.001%的有用數據，全部四個對撞機的數據量復制前每年產生空檔咐25拍位元組（PB），復制後為200拍位元組。

如果將所有實驗中的數據在不過濾的情況下全部記錄，數據量將會變得過度龐大且極難處理。每年數據量在復制前將會達到1.5億拍位元組，等於每天有近500艾位元組（EB）的數據量。這個數字代表每天實驗將產生相當於500垓（5×1020）位元組的數據，是全世界所有數據源總和的200倍

2.大數據產生的背景離不開Facebook等社交網路的興起，人們每天通過這種自媒體傳播信息或者溝通交流，由此產生的信息被網路記錄下來，社會學家可以在這些數據的基礎上分析人類的行為模式、交往方式等。美國的塗爾干計劃就是依據個人在社交網路上的數據分析其自殺傾向，該計劃從美軍退役士兵中揀選受試者，透過Facebook的行動app收集資料，並將用戶的活動數據傳送到一個醫療資料庫。收集完成的數據會接受人工智慧系統分析，接著利用預測程序來即時監視受測者是否出現一般認為具傷害性的行為。

3.運用數據挖掘技術，分析網路聲量，以了解客戶行為、市場需求，做營銷策略參考與商業決策支持，或是應用於品牌管理，經營網路口碑、掌握負面事件等。如電信運營商透過品牌的網路討論數據，即時找出負面事件進行處理，減低負面討論在網路擴散後所可能引發的形象危害。又如具有大量商店交易數據的第三方服務業者(Third-partyServiceProviders,TSP)可以集成手中交易數據、公開的顧客評論數據(例如:GoogleMap評論)、法院的店家訴訟數據等，評估與預測店家運營情形，進一步進行商業顧問服務。

Ⅳ 衛星遙感大數據精準監控空氣數據

衛星遙感大數據精準監控空氣數據_數據分析師考試

隨著霧霾問題的日益嚴重，空氣污染已經成為中國社會最刻不容緩的問題。而要解決空氣污染問題，精準監測空氣質量以及解析污染來源是第一步。

從2013年開始，國家環保部開始進行空氣污染源解析，目前已經完成北京、上海、天津、南京等9個城市的污染源解析工作。2014年，全國338個地級市、1436個監測點位的6項指標逝世監測數據和空氣質量指數信息已經全部向社會公布。

然而，目前國內空氣質量監測的最大問題是數據主要來自於地面監測站。這不僅需要投入大量的資金布站，也無法實現預報和追蹤污染源，更無法將空氣數據精準到具體街區。以北京舉例，目前共有35個地面空氣質量監測站，但也不能精準反映整個北京的空氣質量狀況。

而這種需求缺口正是青空科技的創業方向，他們的目標是用「空氣大數據捍衛中國的藍天」。簡單來說，青空科技是用美國航空航天局(NASA)科學家開發的空氣質量數據引擎，基於衛星遙感技術，利用衛星雲圖以及地面監測數據等免費的資源，進行高精度空氣質量監測和污染源解析追蹤。

與現有空氣監測手段和相關創業公司相比，青空科技的優勢在於他們提供的是大數據分析的引擎軟體服務，並不需要硬體設備投資，預報可以達到地面1平方公里的高精準度，而且還可以倒推污染源頭。

舉例來說，用青空科技的大數據分析產品，可以詳細獲取北京每一個小區的空氣質量數據(而不是僅僅限於35個地面監測站)，還可以查清每一次霧霾的具體污染來源，讓北京政府可以有針對性地關停污染企業。從去年的試運行分析與實際數據對比來看，青空科技的分析預測誤差在10%左右。

他們的數據模型主要來自於兩位華人科學家的多年合作成果：美國內布拉斯加州立大學終身教授王俊博士以及美國埃默里大學終身教授劉陽博士。兩人都是NASA科研項目成員，在大氣化學、衛星遙感以及環境保護方面已經從事多年研究。

青空科技創辦於今年年初，共有五位聯合創始人，除了兩位資深科學家之外，還有國內清潔技術投資的資深人士董事長葉東、擁有高科技投資經驗的美國區CEO俞樂和八年環保行從業經驗的中國項目負責人白純珏。

這一項目不僅帶有社會環保意義，也具有商業價值前景。據俞樂預計，中國環保大數據市場規模超過了1000億人民幣。需要環保大數據分析服務的用戶不僅包括了政府機構，還有醫療保險、生態農業、交通運輸、網路地圖等諸多行業的商業公司。

此外，空氣質量大數據服務在消費者領域也擁有廣泛的市場前景。消費者可以精確獲知自己健身、旅遊、出行目的地的空氣質量，為母嬰、慢性病以及敏感人群提供針對性出行資訊產品；可以結合智能家居物聯網設備進行家庭空氣凈化。

俞樂向新浪科技介紹，目前他們已經與合肥及沈陽環保局進行了合作，並與中科院、北京科委等政府機構進行了合作接觸。商業領域的意向合作方則包括了網路地圖、咕咚手環以及虎撲網等公司。

俞樂對青空科技的定義是國內首家擁有核心技術的環保大數據公司。青空科技目前正在進行天使輪融資，計劃融資300萬-500萬美元。主要用於產品開發和模型調試，開發用於中國市場的引擎產品，計劃在半年內完成。青空科技目前將關注於服務中國市場，未來還打算向印度及其他亞太國家提供服務，成為全球領先的空氣質量數據智能方案提供商。

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Ⅵ 大數據時代是什麼意思的

大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，而這個海量數據的時代則被稱為大數據時代。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

(6)大氣大數據擴展閱讀：

大數據時代的影響：

1、不是隨機樣本，而是全體數據：

在大數據時代，人們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣（隨機采樣，以前人們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓人們意識到，這其實是一種人為限制）。

2、不是精確性，而是混雜性：

研究數據如此之多，以至於人們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的數據很少，所以人們必須盡可能精確地量化人們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱。

擁有了大數據，人們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓人們在宏觀層面擁有更好的洞察力;

3、不是因果關系，而是相關關系：

人們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大數據時代，人們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系;相關關系也許不能准確地告訴人們某件事情為何會發生，但是它會提醒人們這件事情正在發生。

參考資料來源：網路-大數據時代

Ⅶ 大數據如何幫助我們改善大氣環境

大數據如何幫助我們改善大氣環境
大數據可以把現有的舊能源網路變成更加智能的網路，能夠了解個人的能源消耗狀況。這無疑將提高效率，降低能源價格並幫助我們減少碳排放量。
智能能源網格
在不久的將來，將有越來越多的家電設備帶有感測器。這些感測器能夠在能源公司、家庭智能儀表和電器之間進行雙向通信。當所有的家用電器都通過感測器連接到互聯網時，我們就可以根據需要，對單個設備的能耗進行監測和調整。越來越多的能源機構正在開發智能電表來記錄單個家用電器設備的電能消耗情況。而這些信息將返回到能源公司，使得能源公司可以了解和預測能源需求。我們相信，隨著研發工作的進一步深入，實時監控和調整能源需求將只是時間問題。
當越來越多的設備具備了感測器之後，產品之間也將能夠相互通信交流，甚至是進行跨不同網路的通信。這將幫助能源企業更好地了解和管理整個網路的能源利用率。對於未來的電動汽車來說，這是相當有用且重要的。當消費者回家後將電動汽車的充電和其他家用電器同時開啟時，能源電網可能無法應付這一需求的高峰期。因此，越多的電器設備具備了感測器，就越能夠與能源網路進行通信和溝通，能源公司也就能夠更好的管理其網路內的能量分布。
但是，真正的智能電網距離我們仍然還十分遙遠。據乙太網之父鮑勃·梅特卡夫表示，智能電網可以提供「大量廉價和清潔的能源」。他創造了一個由互聯網影響的智能電網，稱為「Enernet」願景。
這種智能電網也將同時能夠防止能量在網路中的損失並防止停電事故的發生。感測器系統可以同步的實時監測電線的狀況，每秒鍾都能收集多個數據流。這些信息可以更容易地檢測到停電事故。當確實發生停電事故時，其可以使得能源公司的響應速度更快、更好。這種感測器還可以檢測能量是如何在網路中傳輸的，以及在何時何地發生了能量損失。這些信息實時傳遞反饋給能源公司的控制中心，能夠幫助他們實時的需求進行調整。
西北太平洋的巴特爾智能電網示範項目就是這樣的一個智能電網試點。該試點項目的六萬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向我們所認為的那樣有價值，是否更具經濟效益。一個智能電網需要在在硬體和軟體方面進行大量的投資。其也將極大地幫助我們收集數據信息：從之前的記錄一個儀表一個月之內的讀數變為智能電表每15分鍾記錄一次讀數。也就是每天每百萬智能電表共計記錄9600萬次讀數。其結果是數據信息增加了3000倍，如果不加以妥善管理，這些數據信息將是相當繁雜的。
改變消費者的行為
如果消費者可以根據實時數據和能源價格管理他們自己的能源消耗，將可能會改變他們的行為。一款智能電表可以基於需求預測建議消費者在稍後某個時刻能源成本降低時使用某款電器設備。這將幫助能源公司更好地管理能源需求。如果某款電器設備（例如加熱器）可以基於價格範圍和網路的能量需求自行決定在最佳時間開始工作，這無疑將產生更好的效果。
預測需求和價格
與數以百萬計的電器相連接的智能電網能夠預測能源消費量。監測設備如何使用能源，並提供有價值的數據信息，並進一步分析預測對於能源的需求狀況和可能出現的能源短缺。此信息可用於在合適的時間和地點提供適量的能量。其可以幫助平衡不同時間和地點的能源需求高峰。能源分銷機構可以提高顧客滿意度，並通過減少停電的次數和持續時間遵守相關的合規性。如果能源公司能夠找到發生網路故障與相關停電事故之間的聯系，那麼這就表明他們能夠精確確定和識別發生故障的位置，並實時的提供相關的解決方案。
當智能電網平衡了能源需求的高峰之後，網路將變得更可靠。而目前的網路問題在於，不僅僅是沒有這么大的網路容量，而且還需要應對高需求的能力。智能電網可以幫助防止極端高峰所導致的斷電。
大數據也將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個不同的數據集針對能源市場做出幾乎實時的復雜分析。隨著能源價格的波動，能夠基於這1000個不同的數據源進行價格預測是相當有價值的。對於能源供應和需求的預測，能夠幫助能源銷售機構獲利。通過對市場的充分了解，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，提高客戶滿意度。
未來的投資和維護
來自網路的大量感測器的數據信息可以提供關於網路質量的附加信息。它可以幫助能源企業確定未來的投資是否是必要的，或是需要進行維護。不必進行定期的網路檢查，大數據工具可以用來實時的監控網路設備，只在必要時採取相關的措施。這將為能源企業節省很多不必要的調查，預防費用。同樣，這些信息還將有助於了解哪些投資能夠幫助能源企業獲得最大的投資回報。
例如，Vattenfall公司在風力渦輪機內安裝了感測器數據，以預測何時需要進行維護。這將為該公司節省了很多不必要的檢查渦輪機時所需要的直升機費用和其他維護費用，以及昂貴的咨詢費用。
大數據也可以被用來改善風力渦輪機的安置位置，以便獲得最佳的能量輸出。在微觀和宏觀層面，對不斷變化的天氣進行預測可以幫助企業選擇最佳的風力渦輪機安置地點。或者根據地區年度日照情況數據來選擇太陽能系統的安置地點。結合結構化和非結構化數據，如潮汐、地理空間、感測器數據、衛星圖像、森林砍伐地圖和天氣模型也可以幫助確定最佳安置地點。
例如，丹麥能源公司維斯塔斯風力系統利用IBM大數據分析解決方案來分析許多不同的數據集，以確定每台風力渦輪機的最佳安置地點。將風輪機安置在錯誤的地方會導致無法生產出足夠的電力，無法判斷風能投資的投資回報率，也就增加了電力成本。
大數據應用在能源領域最重要的影響是，其將使得現有的能源網路變得更高效。這將幫助我們減少能源消耗量，並降低消費者的購買價格。智能能源管理可以防止電網超載運行，並防止新的和昂貴的電廠建設需求。較少的電廠能夠提供更高效率的能源和更低的價格，影響我們的碳排量。所以，最終，大數據有可能變成比採用可再生能源更可持續的技術，以幫助我們減少碳排量。