应用：
通过获取质量更好、粒度更细的数据，提高电力系统管理者们对电力设施真正运行状态的洞察力，提升电力行业对当前电力供应链的能见度，电力生产供需管理才能变得更为有效。
应用一：用户渠道分析
应用数据标签化技术，充分挖掘用户数据价值，分析用户在缴费渠道、业务受理渠道、投诉渠道，处理业务事前、事中、事后的使用习惯，提供定制化、差异化服务，促进持续增值。
应用二：故障表分析
目前故障智能表的检测数据主要包括台体检测和人工检测两部分数据信息，为了充分利用台体检测的数据，减少人工数据录入的工作量，提高故障数据分析的效率，可通过故障智能表检测分析软件，实现台体检测数据的抽取、故障智能表条码信息的扫描、人工故障的确认及故障检测数据的统一管理，并综合营销、生产系统的数据，进行故障智能表的多维度统计分析。
应用三：设备异常分析
电气设备在实际运行过程中会遇到过负荷、过电压、内部绝缘老化等异常事件的影响，这些异常运行状态会导致设备缺陷及故障的发生，因此对设备状态进行异常检测具有很强的必要性。由于传统的阀值判定方法难以准确检测电气设备的异常状态，基于设备状态数据体量大、类型繁多等特点，可以将大数据技术引入到设备异常检测中，充分挖掘状态数据的异常信息。
应用四：防窃电分析
依托海量采集数据与营销业务应用数据，应用机器学习及大数据分析技术，对历史数据进行挖掘、分析，建立疑似窃电用户分析模型，通过机器学习的自适应和自学习的能力对模型进行不断优化，结合客户档案信息、设备信息、用电信息及设备工况信息等，实现对疑似窃电用户的动态分析和运行状态的准确评价，切实减少电力企业经济损失。
应用五：线损分析
由于低压配网结构和用户性质复杂、管理难度大，台区一直存在较高的线损。基于集成接入的电网生产数据和电网运营数据，通过云计算和存储来支撑电量与线损计算以及分析的功能应用，从而实现大数据的在线分析、计算及存储等功能，全面支撑线损相关业务。
应用六：电量预测分析
通过分行业售电量的趋势分析，便于供电企业掌握辖区各行业的售电量分布及行业发展状况，在用电高峰期可辅助有序用电的计划。应用聚类分析法，对不同行业的用电客户按售电量的变化水平进行客户群划分，从而确定出影响客户群细分的重要因素：行业类型、售电量贡献等，为建立科学的售电量变化分析模型提供依据。