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。