大數據可以把現有的舊能源網絡變成更加智能的網絡，能夠了解個人的能源消耗狀況。這無疑將提高效率，降低能源價格并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傳感器。這些傳感器能夠在能源公司、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傳感器連接到互聯網時，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傳感器之后，產品之間也將能夠相互通信交流，甚至是進行跨不同網絡的通信。這將幫助能源企業更好地了解和管理整個網絡的能源利用率。對于未來的電動汽車來說，這是相當有用且重要的。當消費者回家后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傳感器，就越能夠與能源網絡進行通信和溝通，能源公司也就能夠更好的管理其網絡內的能量分布。
但是，真正的智能電網距離我們仍然還十分遙遠。據以太網之父鮑勃?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”愿景。
這種智能電網也將同時能夠防止能量在網絡中的損失并防止停電事故的發生。傳感器系統可以同步的實時監測電線的狀況，每秒鐘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。這種傳感器還可以檢測能量是如何在網絡中傳輸的，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范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件和軟件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分鐘記錄一次讀數。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于需求預測建議消費者在稍后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）可以基于價格范圍和網絡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，并提供有價值的數據信息，并進一步分析預測對于能源的需求狀況和可能出現的能源短缺。此信息可用于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，并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絡故障與相關停電事故之間的聯系，那么這就表明他們能夠精確確定和識別發生故障的位置，并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后，網絡將變得更可靠。而目前的網絡問題在于，不僅僅是沒有這么大的網絡容量，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。
大數據也將有助于優化能源交易，從而更好地預測價格波動。大數據可以基于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，能夠基于這1000個不同的數據源進行價格預測是相當有價值的。對于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。最后，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
來自網絡的大量傳感器的數據信息可以提供關于網絡質量的附加信息。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。不必進行定期的網絡檢查，大數據工具可以用來實時的監控網絡設備，只在必要時采取相關的措施。這將為能源企業節省很多不必要的調查，預防費用。同樣，這些信息還將有助于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傳感器數據，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、傳感器數據、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，以確定每臺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絡變得更高效。這將幫助我們減少能源消耗量，并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，并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采用可再生能源更可持續的技術，以幫助我們減少碳排量。
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