1.客戶行為分析

　　負荷曲線是客戶消費行為的直觀顯示，智能電表數據能詳細的記錄客戶消費細節，如間隔為15min的電量、功率、電壓等參數。由于具有相似消費習慣的客戶具有相似的負荷分布形狀，因此可以根據其負荷分布的相似度來對客戶加以分類，從而更加方便企業對客戶的分類和精細化管理，并針對某類用戶制定更加有針對性的運營策略。

　　把用戶實際的負荷曲線疊加到電網峰谷時段上，可以展現出用戶更多的用電細節，計算其峰值時段的電能費用，估算用戶錯峰的潛力。因此利用智能電表數據對客戶行為進行分析，能更有效地促進需求側管理，合理抑制負荷峰值，提高電網資產的利用率。

　　2.資產管理

　　利用智能電表數據來輔助配電網資產管理是智能電表數據應用的一個重要方向。通過對電表數據的分析，可以監測設備的運行狀態，提前識別設備故障，從而合理優化資產的維護和更換計劃。美國的弗羅里達電力電燈公司（Florida Power & Light，FPL）利用智能電表量測數據，對故障配電變壓器的二次側電壓數據進行回溯分析，結果發現故障變壓器的二次側電壓在故障發生前2～3個月的時間內存在明顯的偏高現象。通過對變壓器故障機理深入分析得出，這類故障是由于高壓側繞組損壞，變壓器變比發生變化而導致。利用這一規律，FPL實施了全系統變壓器的故障預警監測，主動更換將要故障的變壓器，實現防患于未然。在AMI項目啟動的第1個月（2012年11月），就發現了372臺符合此條件的變壓器（FPL變壓器總數在879 000臺左右）。在2014年1～6月也已更換452臺配電變壓器（以電壓高于252 V為判據，240 V為額定電壓），它們大都是服務年限高于15年的老變壓器。通過對智能電表數據的應用，FPL在系統運營方面得到了顯著的收益，包括變被動故障為主動的計劃停運維護，變壓器更新開支平均節省25%，縮短了用戶停電時間（比故障停運情形減少93 min）。

　　從以上案例可以看出，智能電表數據能很好地幫助電力公司提高其資產的管理和運維水平，減少非必要的事故停電，提高用戶滿意度。

　　3.故障定位與響應

　　通常電力公司一般依據客戶電話來確定電網故障的位置，在派遣工作人員去現場處理之前，需要幾個或是更多的故障電話來大致確認故障范圍和影響區域，然而這樣就會大大增加故障的處理時間。派遣現場工作人員處理故障前，利用電表數據和線路故障指示器聯合判斷故障地點，將極大地減少故障影響時間。

　　許多智能電表都是內置電容供電的智能傳感器，在線路停電后仍然能夠上報“失電”故障信息（last gasp）至故障管理系統。從各智能電表接收到的故障信息能夠清楚地判斷故障范圍，如果把智能電表和地理信息系統結合在一起，通過故障點的分布和拓撲關系可進一步顯示各故障點的相關性。另外派遣現場作業人員處理故障前，調度中心的操作人員能夠下發指令到相關的電表判斷是否斷電，這能夠極大地減少故障誤報。智能電表在恢復供電后也會上報“上電”信息（first breath）。智能電表和操作人員之間的這種互動過程能幫助確認故障修復并檢測是否有多重電網故障同時存在。

　　4.網損分析

　　目前配電網網損計算中存在的最突出問題就是供售電數據不同期，產生此問題的根本原因是不同電壓等級的售電量抄表日期不一致，且與供電量的結算日期不同。而智能電表的大量應用，使電力公司可獲得變壓器、饋線和大量用戶的同期（準同期）數據，依據這些數據可得到同期線損，較過去通過手工抄表數據所計算的結果要精確很多。

　　除了網損的同期問題外，網損計算的周期也是值得關注的問題。傳統網損分析一般每月進行一次，屬于事后折算定性分析，存在明顯的滯后性和盲目性，往往不能正確評價損耗率是否合理，也不能及時做出補救措施。電力是一種特殊的商品，每時每刻都隨著工農業生產、居民生活、天氣等發生變化，線損率也隨之變化。怎樣來實時地跟蹤這些變化，或者將發生變化的監測時間壓縮到最小是亟待解決的問題。智能電表采集間隔一般為15min，可以把原來一個月進行一次的網損分析縮短至15分鐘級，甚至可以對重點關注的某個或一組用戶，設置到5min或更小的間隔，這樣可以為網損分析提供實時（或準實時）的測量數據，對電網運行過程中的用電異常、竊電行為提供及時主動預警。

　　5.配電網狀態估計

　　傳統意義上，電力公司通過位于變電站內或配電線路沿線的SCADA設備來監測配電系統，例如線路重合閘設備、電壓調節器和電容控制器等。SCADA測量能夠提供電流、電壓等信息，再結合配電管理系統DMS中的先進軟件應用，可以有效地提升對配電線路分析、檢測的清晰度和性能，對配電線路所有測量點實時電氣信息做出狀態估計，但是SCADA無法顯示配電線路以外的電氣信息。

　　智能電表數據可以補償SCADA實時數據的不足，其提供的小時凍結數據甚至是分鐘凍結數據顯著提升了狀態估計精度。把智能電表系統收集的歷史數據與天氣信息和GIS模型結合起來，構建精度更高的用戶模型。用戶數據實現近實時收集，隨時掌握用戶點的精確功率流，為配電網狀態做出更精確的估計。

　　6.電壓和無功優化

　　集成的電壓/無功優化（volt/var optimization，VVO）與傳統未經協調的局部控制方法不同，VVO使用全網實時信息和在線模型對配電網絡進行全面評估，提供全網優化和協調控制策略，使各項調節控制措施產生的結果能與最佳控制目標一致。 當前應用的VVO系統采用準實時的配電網潮流模型，潮流模型建立在實時網絡拓撲模型、節點負荷模型和二次回路等效模型之上。負荷模型的調整依靠變電站自動化和饋線自動化SCADA系統的測量來實現，并采用下游配電線路的狀態估計電壓作為配電網潮流模型的參考電壓。因此客戶端電壓的精度取決于參考電壓的精度與配電線路、配電變壓器和二次回路等效模型的壓降。這些模型的誤差都給電壓無功優化帶來許多不確定性，降低了VVO的性能。利用覆蓋全網的智能電表（包含饋線、配電變壓器和居民電表）和通信網絡，智能電表的量測數據作為SCADA系統的冗余，能夠通過減少無功優化中的不確定性，提升電壓無功優化性能。

　　VVO的另一個目的是在不違反電力服務標準的情況下，使得任意用戶點的配電電壓盡可能低。大多數VVO方案依靠狀態估計所得到的低電壓限制和模型結果往往精度不夠，VVO應用傾向于采用保守方案來保持電壓不違反低電壓門限。智能電表的歷史數據和實時數據能顯著提升模型的精度，并保證無功控制行為不違反運行限制。另外在系統中的薄弱點，通過對智能電表進行特定的設置，使其能為VVO返回近實時測量數據，為其優化過程提供幫助。

　　綜上所述，智能電表數據大量應用于配電網的規劃設計、運行維護及客戶服務等各個方面，除了上面列舉的方向外，智能電表數據還可以廣泛應用于負荷預測、可靠性評估、相位識別、三相不平衡分析等方面。