大數據于智慧電網應用范疇廣泛，主要是因為在電網運行舉凡發電，輸電，變電、配電、用電和調度、設備檢修和電力管理過程中會產生海量異構、多態的數據，有關智慧電網建設架構與效能請參見示意圖，示意圖中各個環節隨時會產生數據數據，這些數據可分為結構化數據和非結構化數據兩大類，其中對于數據數據的準確性、存儲與處理、異構多數據來源的融合，以及數據視覺化解構等，為當前大數據于智慧電網應用相關研究的重要課題。
國內智慧電網幫省電的例子很多，譬如某全臺連鎖烘焙業者，長年以來電費支出都居高不下，2010年在裝設智慧電表，采取智慧電網系統管理後，錯開面包師傅開烤箱時間，避開用電量尖峰的時段，把用電峰值維持在與臺電契約度數以下，經過1年，該公司省下約新臺幣600萬元的電費。此外如工研院透過網絡云端連結臺南六甲園區的電力數據，在新竹園區即可遠端分析智慧遙控所有的電力開關，像是會議室因人員進出變化，感應器將數據傳輸到云端系統實施分析，進而調節空調冷度，又或是因人員移動而調節燈光的光照度等，經由電腦成功控管，分別在2012年一年省下66萬度的電，以及2013年省下56萬度的電。又如國內第二大超商導入智慧電網管理模式，將冷氣、冷凍柜、電燈等數據數據全部收集，試算分析後對電力調度做最適的調配，2014年就較往年節省2成電力，同時減少74.4萬公噸的碳排放量。
圖：智慧電網建設架構與效能示意圖--元智大學楊念哲老師提供
其他有關大數據于智慧電網應用發展的案例尚包含有狀態感知、主動服務、主動控制、主動管理、主動策劃等幾方面，狀態感知有提供多種技術的集中視圖（地理空間和可視化分析）、使用先進計量基礎設施（Advanced Metering Infrastructure, AMI）和感測器數據分布狀態估計等；主動服務有峰值負載管理和能源投資組合管理分析、消費者行為與使用時間的定價分析等；主動控制有電網和電能質量優化控制、可再生能源和存儲分析控制等；主動管理有停電恢復分析、使用AMI數據查找變壓器電壓問題等；主動策劃有客戶之長期負載與電壓分析等。
大數據技術在智慧電網的應用發展尚有許多可進步的空間，其與互聯網數據、經濟數據、交通情資、天氣狀況、商業及工業監測數據等的融合，將可促進智慧城市的建立，提供環保節能與高效使用的環境，除為普羅用戶提供便捷的電力外，并可為商業貿易經營、政府政策制定及公共事業管理提供有力的支持。
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