打开网络浏览器，您会看到适合您最新在线购物的广告。打开电视，您会看到有关我们领先的IT提供商如何使用大数据和人工智能来应对社会，经济和环境挑战的广告。直接应用大数据和人工智能的两个极端。

用于及时，可操作地洞察最大和最平凡挑战的工具肯定已成为主流。使用这些工具可直接应用于智能电网。它们可用于提高可靠性，提高运营效率，减少能源损失，通过减少欺诈和盗窃来增加公平的能源供应，识别非法使用能源，实现其他绿色能源计划，如分布式发电，储能和电动车辆，以及通过社会和商业优先事项重点恢复。

经常被排除在所有嗡嗡声之外的部分是所有这些数据来自何处以及如何进入大数据和人工智能平台。我们知道它最终会出现在数据湖泊和数据集市中，但是这些数据是在哪里创建的，它是如何进入可以从中创造价值的系统，以及我们如何知道它在这次旅程中是否安全?然后，如何在智能电网中进行管理?

智能电网就是答案

欧洲的清洁能源计划和美国拟议的绿色新政等计划正在推动能源转型，并将重点放在智能电网上，以实现上述改进。与大数据和人工智能类似，每当问题涉及能源效率时，答案似乎都是“智能电网”。

智能电网通常分为三个部分：高压，中压和低压。高压和中压部件非常醒目 - 它们是主要的工程项目，并具有内置的复杂通信，安全和管理功能。

获取信息以提供大数据和人工智能平台并不是一个很大的挑战，因为基础设施已经存在。

低压电网更具挑战性 - 设备高度分散，经常过时，不受监控和不受管理，从IT角度来看，大多是“被动”。

它很少或没有机制将信息共享回等待它的这些大数据和人工智能平台。因此，这代表了DSO对主要投资的次优使用。

这是不幸的，因为在低压电网中，由清洁能源包和其他绿色能源和保护措施推动的能源转型将在未来几十年内产生最大的影响：