大資料分析智能電網
由于加州安裝了近1100萬台智能電表，代表了70%的電力客戶，公用事業公司現在擁有大量的深刻的計量資料。
如果使用得當，來自智能電表的資料可以更快地檢測停電和恢複服務，并使客戶能夠在與基于時間的費率相結合時控制自己的使用。
随着向能夠雙向電力和資料流動的智能電網的轉變，公用事業公司有潛力通過更好地分析這些資料來提高能源使用的高效排程和提高可靠性。
然而，傳統的資料分析方法不足以處理來自各種分布式來源的高頻率和高資料量的資料。目前的實踐傾向于聚合資料以便于計算，但這可能會忽略有價值的見解。
雖然資料分析在某些行業很容易使用，但在能源行業的使用仍處于早期階段。最近的一項研究表明，使用智能計量資料的資料分析有三種廣泛的應用：負荷分析、負荷預測和負荷管理。
二．動态能源管理系統
動态能量管理系統利用複雜的模拟，可以提供基于随機化技術的全局最優解決方案。
雖然在傳統的能源系統應用中被認為是傳統的，但由于其實時運作和解決更複雜的優化問題，它們對于智能電網來說仍然是新的。
挑戰在于開發能夠從大量資料中實時評估負荷模式的系統，并提供強大的分析以優化雙向潮流。
一個重要的方面包括一個複雜的通信系統，它能夠有效地在系統内進行動态的通信。247可以與多個源進行互動式通信的系統，儀表、排程器、太陽輻射傳感器、風速表、繼電器等允許進行更有效的決策，以提高可靠性和彈性。
與此相關的是，進階分布式能源管理系統代表了基于軟體的解決方案，旨在解決太陽能、儲能和需求響應的內建，同時提高可靠性和電力品質。
這些先進的能源管理系統能夠調整或儲能裝置的輸出，以確定可靠的供電。最近的一個研究項目集中于提高态勢感覺和經濟上優化的使用。
二．多中繼資料融合
多中繼資料融合是一個新興的研究領域，它專注于将外部資料來源與天氣等智能電表資料結合起來，以增強對客戶行為的了解。
這個新興的話題表明，智能電表的資料分析不應再局限于用電量資料。例如，電力、供暖和制冷的聯合負荷預測可以與天氣資訊同時進行，以評估多個能源系統，以獲得對客戶行為的改進的可預測性。
大資料分析的技術創新，以幫助提高電力系統的可靠性和彈性。
微電網已經存在了幾十年，但它們最近得到了更多的關注，作為一種提供本地和可靠的電力來源，使用分布式清潔能源，如太陽能光伏和風能，也可以斷開和作為電島的功能。
然而，這些電網确實擔心電網的穩定性，例如，當微電網島從或重新連接配接到電網時，電壓的潛在波動。
目前的研究集中于自動化技術和先進的控制技術，以確定微電網的穩定運作。
三．主能源領域
自主能源電網是一種新興的“幹預”，它可以利用先進的機器學習和模拟自組織和控制自身，以建立彈性、可靠和負擔得起的優化能源系統。
代表了一套控制和優化政策，它們依賴于微電網作為一個建構塊，可以在沒有操作員的情況下運作，設想了一個電力系統是一個自主微電網網絡的未來。
計劃外島探測，基于大資料的方法正在被用于檢測、定位和幫助穩定計劃外的微電網孤島事件。
研究主要集中在地理空間和地理空間的研究上，與來自智能電網來源的大量資料相關的時間特征，包括微電網中的DERs、相量測量單元、故障幹擾記錄器和微型PMUs，以便更好地精确定位非計劃外孤島的位置。
電網監測和模組化電網被認為是社會運作所必需的最關鍵的基礎設施支柱之一。
電網監測和模組化是保持該電網的穩定性和可靠性的核心。
電網監測的進展包括改進檢測和響應系統中更細粒度擾動的能力，改進電壓、電流和頻率監測，以及能夠适應具有更多分布式能源的不斷變化的電力系統的模組化。
更好的電網監測和模組化有助于提高電力系統的可靠性和彈性。
