④数据种类多样化：当前智能电表要求采集的数据类型是非常繁多的，其中包含电量类数据：总电能示值、各费率电能示值、最大需量等；负荷类数据：电压、电流、有功功率、无功功率、功率因数等；事件类数据：终端和电表的各种事件和报警；工况数据：采集终端及计量设备的工况信息；电能质量类数据：功率、电压、谐波等；另外还有费控信息等其他数据。
⑤测量点分布密集：无论是国家电网公司还是南方电网公司都对测量点提出了全覆盖要求，即测量点需覆盖变电站馈线出口、专用变压器、公用变压器和低压用户，业务范围从原来单一的居民集抄扩大到厂站计量、大用户负荷管理及变压器监测等。
为充分挖掘智能电表数据的潜在价值，国家电网公司启动了一批基于智能电表数据应用的研究项目。例如基于营配数据融合的配电网资源优化及服务关键技术研究项目，就是充分应用智能电表量测数据，对用户用电消费行为、配电网规划设计模式、短期负荷预测等方面开展研究。另外为了消除配电和用电营销业务之间的数据孤岛，国家电网公司正在实施营配调数据贯通工作，为智能电表数据的分析准备基础条件。目前中国电力科学研究院正在开展电力大数据相关研究，开发电力大数据平台，开展面向大数据的能效分析等关键技术研究，可以预见智能电表数据的深层价值将在未来几年有所体现。不过目前我国对智能电表数据的分析和应用也存在数据碎片化、缺乏系统性，以及超大规模数据集计算效率不高等问题。
2、智能电表数据分析方法
智能电表数据分析是指运用统计分析方法对收集来的大量原始智能电表量测数据进行处理、建模和计算，提取有用信息并形成结论，挖掘其内在关联和深层价值，为电力公司的商业运营、电网规划和运行维护等提供决策支持，使其更具有洞察力的过程与科学。与智能电表数据相关的数学统计分析方法可以归结为以下主要4类：相关（correlation）分析、聚类（cluster）分析、异常（exception）分析以及趋势分析。
1）相关分析。相关分析是研究现象之间是否存在某种关联关系的一种统计方法。相关分析分为线性相关分析和偏相关分析等，在智能电表数据分析中，线性相关分析最为常用，它研究两个变量间线性关系的程度，用相关系数R来描述。可以利用负荷与温度的相关关系，结合天气情况来预测负荷高峰。也可以利用连接在同一配电变压器二次侧的智能电表电压测量值来对某一组电表的相关性进行分析。
2）聚类分析。聚类分析就是以一定的标准来汇集某一类数据。例如，连接同一个变压器的电表可以通过聚类分析来确定变压器的负荷。虚拟电表是人为定义的聚类，能够聚类具有同一属性的电表的数据，一种典型的虚拟电表是聚类具有线性关系的电表来进行区域规划和分析（如某一馈线或变压器的负荷）。
