第三、系統安全、態勢感知、故障診斷等。能源互聯網需要類似配網的自動故障診斷功能，同時接入上層的電網互動時也需要有一個接口，不僅需要提高信息的安全性，還需要提高電網運行的安全性。
　　能源互聯網大數據相關技術有哪些？ 　　大數據的管理和應用有兩種方式來解決。一種就是垂直方案，從數據采集到上層應用是垂直的。還有一種是水平式的，上來的是通用信息，構建IaaS、PaaS、SaaS云平臺，然后再開發新的應用。我們采取第二種方式，需要采集到最基礎的數據，比如從電網潮流的角度需要UIPQ的瞬時值，還需要他們變化的衍生值，有了這些就可以把它組成數據運行在線的平臺，然后再去支撐各種各樣的應用。這些值是最基礎的，可以最大程度滿足所有的應用要求，當然它的數據量對平臺要求也非常高。
　　在這個基礎上做各種的數據清理、同步、識標，變成數據倉庫進行數據的統計和挖掘，進而進行大數據分析，深度學習、大規模神經網絡等等新技術，怎么來運用到這里邊進行學習、關聯和分類，都有非常大的空間。這樣大量的能源互聯網在線運行數據對于數據的研究者是非常有價值的。
　　比如負荷建模。傳統的負荷類似黑箱，一個區域靜動負荷比例是大體估計出來的，電網仿真規劃什么的，就按這個來了，很多信息是隱藏在黑箱里，但的確安全穩定性的信息和線索是可以從底層開始被發現的，我們希望是自下而上的把這些數據聚合上來，而不是把它直接變成一成不變的黑箱。再比如，能量供需匹配，未來能源互聯網區域就是自治的主體，自身就有局域消納、能量供需匹配需求，能量管理與價格的波動要結合起來，也離不開大數據的支撐。未來能源互聯網理想的場景，不再是基礎設施驅動上層數據，再驅動管理調度的過程，而應該是價值驅動，價值決定如何交換能量，轉成信息，最后自由驅動底層基礎設施的能量交換。
　　從我國現在的能源、信息基礎設施建設情況、數據的開放程度、價格的支持、商業模式的限制，實現能源互聯網的場景還需要體制機制層面的突破。