在能源互聯網體系架構中，包括智能電能表、能源路由等各種用電相關設備成為電網數字化、網絡化、智能化基礎設施，并利用物聯網技術形成智能設備、智能系統和智能決策的有機融合。

1、智能設備

為能源體系提供數字化儀表是互聯網與用電融合的第一步。儀器儀表的普及是能源互聯網實施的必要條件。部署成本降低、微處理芯片計算能力提升和大數據分析技術等因素促使儀表在能源互聯網領域得以經濟合理地加以普及，并使能源節點之間交互更加智能化。能源互聯網是數據流、硬件、軟件和智能的交互。由智能設備和網絡收集的數據存儲之后，利用大數據分析工具進行數據分析和可視化。由此產生的“智能信息”可以由決策者必要時進行實時判斷處理，或者成為大范圍能源系統中資產化化路決策過程的一部分。

電力消費相關智能設備能夠產生大量能源系統和用戶的用電數據，并通過物聯網系統傳送至物聯網云服務系統。電力運營平臺各市場主體可以了解一個特定用電設備或者分布能源在何種條件下運行了多長間，以何種狀態在運行等。大數據分析工具可以將這些信息和其他類似部件的操作歷史進行對比，對于部件發生故障的可能性和時間提供可靠的估計。在這種方式下，操作數據和預測分析可以結合起來避免運行中斷同時降低維護成本。用電相關設備的智能儀表化和物聯網化，使得用電行為更具有可預測性和可控制性，對能源互聯網的部署優化具有顯著支撐作用。

2、智能系統

智能系統即智能設備結合近遠距離通信技術形成的用電物聯網系統。隨著越來越多的設備加人能源互聯網，可以實現跨越整個網絡的智能儀表和能源節點的協同效應。智能系統有多種形式：

（1）網絡優化。在一個系統內實現互聯的設備，可以在網絡上相互協作提高運行效率。如用電信息可以連接到用戶的手機，更迅速地幫助用戶控制用電設備，提高電能使用效率。智能系統也非常適合實現分布儲能系統的優化，互聯的新能源車輛會知道自己的續航里程和最近的充電樁，同時能夠了解到最優惠的入網時間，允許優化路由來尋找到最有效的系統級解決方案。

（2）維護優化。通過智能系統可以實現最優化、低成本，并有利于整個用電系統的維護。將設備、組件和各部分整合起來可以監測這些設備的狀態，提升供電服務的可靠性。智能系統的維護優化可以與網絡學習相結合，并且預測分析允許工程師來實施預防性維修計劃，這樣有可能使設備的可靠性達到前所未有的水平。

（3）系統恢復。建立廣泛的系統范圍內的大數據，可以幫助系統在經歷大沖擊之后更加快速、有效地恢復。如當大的暴風雨、地震或其他自然災害發生時，可以用一個由智能電能表、傳感器和其他智能設備和系統組成的網絡來進行快速檢測，將最嚴重的問題隔離，這樣也不會串聯而導致停電。地理和操作信息可以結合起來，支持公共設施恢復工作。

（4）學習。網絡學習效果是系統內設備聯網的智能體現。每臺設備的操作經驗可以聚合為一個信息系統，以使得整個設備組合加速學習，而這種加速學習的方式是不可能在單個設備上來實現的。如通過智能電能表收集的數據加上社會自然環境數據和用戶畫像數據可以預測各種環境下的負荷分布。

3、智能決策

電力消費物聯網系統的智能功能和用戶體驗主要由智能決策實現當從智能設備和系統收集到了足夠的信息來促進數據驅動型學習的時候，智能決策就發生了。考慮到可以大范圍檢測網絡的設備，運營商需要迅速做出成千上萬的決定來保持系統的最佳性能。如對一個智能系統來說，加大電廠輸出的信號將不必發送到每個工廠中。相反，智能自動化將直接用于可以靈活調度，從而使可變資源快速響應風力和太陽能發電等分布能源、電力需求的變化等。智能決策作為能源互聯網的基礎特征是設備、系統、知識相互匯集的升華。

4、要素整合

隨著智能碎片聚集在一起，能源互聯網帶來了基于計算機分析的“大數據”。傳統的統計方法，使用歷史數據采集技術經常造成數據、分析和決策之間的分離。隨著系統監控技術的進步和信息技術成本的下降，處理實時數據的工作能力正在不斷提升，更加出色的管理和分析高頻實時數據的能力使得對于系統操作方面的洞悉能力上升到一個新的水平。基于計算機的分析則提供了另一個維度的分析過程。結合基礎物理的方法論和資深的行業專業知識，提高信息流自動化和預測技術，同時將先進的分析方法加入“大數據”工具套件中，其結果是能源互聯網將傳統方法與新方法相結合，這樣可以利用二者的強大歷史和實時數據進行特定行業的高級分析。