電力大數據的發展也需要壹些關鍵技術的支撐。(1)大數據傳輸與存儲技術:電力系統各環節的運行數據、設備狀態在線監測數據會帶來海量數據傳輸和存儲問題。(2)實時數據分析處理技術:在未來電力系統環境下，從發電、輸變電環節到用電環節都需要實時數據處理。借助電力大數據分析技術，可以獲得電力系統的海量數據。(3)大數據展示技術:包括可視化技術、空間信息流展示技術、歷史流展示技術。
目前，電力大數據應用場景主要在以下幾個方面:
(1)規劃——提高負荷預測能力。通過對大數據的分析，利用數據挖掘技術，可以更準確地把握電力負荷的分布和變化規律，提高中長期負荷的預測精度。
(2)建設——提高現場安全管理能力。批量對比分析現場照片，運用分布式存儲、並行計算、模式識別等技術，掌握施工現場安全隱患或檢查安全整改措施落實情況。
(3)運營——提升新能源調度管理能力。通過運用機器學習、模式識別等多維度分析預測技術，分析新能源的出力與風速、光照、溫度等氣象因素的關系，更加準確地預測和管理新能源的發電能力。
(4)維修——提高狀態維修的管理能力。研究消缺、維修、運行工況、氣象條件等因素對設備狀態的影響以及設備運行的風險水平，利用並行計算技術優化維修策略，指導狀態維修的深入發展。
(5)市場營銷——提高用電行為分析能力。擴大用電采集範圍和頻率，利用聚類模型等挖掘方法開展用電行為特征深度分析，實施差異化用戶管理策略。
(6)運輸監管——提高業務關聯分析能力。利用流式計算、可視化和並行處理技術，實現全方位在線監測、分析和計算。
潛在客戶:
壹、宏觀經濟形勢的評估和預測
二是服務電力企業和電力用戶；1.用戶能耗分析和用電優化；2.電力信息信用體系服務；