图2是美国普遍采用的配电管理系统集成方案。配电管理系统负责监测、管理和控制整个配电系统，包含状态估计，节能电压控制及集成电压/无功控制，自动故障检测、隔离和供电恢复，保护系统校核，分布式能源运行监控，动态定容，停电恢复、检修管理，低压系统建模和管理等功能。
建设配电管理系统，必须实现很多系统的集成。如为了发挥电表数据价值，加强停电管理，对现场人员进行调配优化，需集成量测数据管理系统(MDMS)、OMS、地理信息系统(GIS)等。又如，实现节能电压控制，需要将AMI系统和配电自动化系统集成。
随着分布式能源、电动汽车的大规模发展，人们逐渐发现，现有的智能电网框架已不能满足未来发展需要，能源互联网的概念随之被提出并受到高度重视。普遍认为，能源互联网是智能电网的发展方向，能源互联网以智能电网为核心，实现智能电网与气、热和交通系统的交互，提高电网灵活性，提升电网接纳新能源的能力。能源互联网在用户侧系统、城市层面和更大范围内(全国、跨国、跨洲甚至全球范围)将实施更广泛意义上一次、二次能源系统的互联互通。由于用户侧系统和城市层面的能源互联网的部署需要的协调代价较小，实现起来相对容易，所以将首先得到发展。城市层面、用户侧能源互联网的实施，将使配用电系统产生更多的多源异构数据，不仅包含电力系统数据，还包含热、气等系统的数据。此外，用户用能行为、电动汽车拥有者的构成及生活习惯、用户对激励政策的心理反应、城市发展状况等都将对未来配用电系统的发展产生影响。这些数据的获取、融合和分析，将为能源互联网提供重要的支撑。
图2 美国配电管理系统集成方案
2 配用电系统大数据
各国的实际情况不同，所开发的智能配用电应用系统也不完全一样，但总的发展趋势是一致的，都是实现配用电系统的集成，提高配电网的运行管理水平，推动用户参与电网运行管理。
就我国目前的发展状况，配用电系统的数据主要来自DA、AMI、PMS、OMS、电能质量监测系统、GIS、95598服务系统等。在大数据的理论和方法指导下，不仅上述电力系统数据的价值会被大力挖掘，也会提高对外部数据的利用。这些所说的外部数据与配用电系统密切相关，包括社会经济数据，道路交通、建筑、人口等数据。当内部数据和外部数据相融合后，将产生出新的价值、支撑新的业务。如AMI、社会经济数据、天气预报数据的融合可为更精确的负荷预测提供基础;AMI数据和网络拓扑数据的融合，可为防窃电行为的判断提供参考。为实现图1中的自动需求响应，需要了解用户的用电心理和行为，了解用电设备的能耗情况，才能制定出合理有效的电价激励机制，而用户侧系统的数据、AMI数据、社会经济数据、天气数据为用户行为分析提供了基础。
