智能电网环境下状态数据量远远超过传统电网监测的数据。而电网状态监测与诊断主要侧重单台独立的设备，数据无法共享，无法进行统筹分析，形成“数据丰富，知识贫乏”的现状。常规的数据存储与分析方法无法解决这些海量的、异构的状态数据。而云计算技术使得解决上述问题成为可能。
物联网
在物联网模式下，数量巨大的传感器被嵌入到各种设备。不同领域的传感器可以收集相应数据，如环境数据，地理数据，天文数据和后勤数据。移动设备，运输设施，公共设施以及家用电器都可以是物联网数据采集对象。物联网的发展也推动大数据时代的来临。其中，探讨了未来智能电网控制中心将会面临的挑战，提出物联网和云计算技术结合可为新型控制中心提供技术支撑。
Hadoop
目前，Hadoop广泛应用在工业大数据领域，它已经成为重要的并行处理架构之一。针对智能电网状态监测的特点，结合Hadoop，借助虚拟化技术、分布式存储以及基于列存储的数据管理模式来存储和管理数据，以保证电网海量状态数据的可靠和高效管理。已有课题组在实验室中搭建了Hadoop云计算实验平台，设计实现了基于Hadoop的电力设备状态监测存储系统，并对系统进行了测试，验证了云计算平台的高可靠性、良好的可扩展性和数据并行访问的性能优势。根据这些实验，可以看出松耦合将被越来越多地应用到研究电子云，以及并行编程技术(MapReduce)的并行处理框架，以更少的成本为用户提供更为便捷的服务接口。
电力运营驾驶舱技术
进入21世纪以来，电力行业内开始研究新一代调度自动化系统，电力运营驾驶舱技术应用而生。该技术主要利用信息共享，强调优化决策、预警预控、可视化技术等，提出建设基于各类安全指标的电网实时安全预警系统，并采用人工智能的智能机器代替工作人员，推进一体化管理、决策、智能可视化等应用方案。
驾驶舱以数据多维度、多层次展示为核心，按照各层级管理者自身岗位业务需求自动采集各专业系统的数据，由驾驶舱对数据进行数据挖掘分析，对异常关键指标做出预警，通过将数据更直观地提供给电力运营人员，进一步提升电力企业各层级管理人员管控和决策能力。数据驾驶舱使用各种常见的图表(速度表、音量柱、预警雷达、雷达图等)形象地以驾驶舱的形式展示运行的关键指标，直观地监测电力企业运营情况，并对异常关键指标进行预警和挖掘分析，以帮助运营人员更好进行决策。业务决策模块位于分析系统的顶端，底层是生产系统、在线监测系统、和其他专业系统，这些数据通过驾驶舱设定的数据接口调取各专业系统的数据库，将数据抽取、转换后存储至数据仓库中。
