Mit der Dezentralisierung und Digitalisierung des Energiesystems werden zunehmend Sensoren installiert und große Datenmengen fallen an, die es erlauben den Systembetrieb und die Planung des Systems zu verbessern.

Die Daten können verwendet werden, um digitale Zwillinge von Komponenten im System für detaillierte Simulationen zu erstellen. Dies ermöglicht bessere Entscheidungsunterstützungen in diversen Aspekten des Systembetriebs und der Planung.  Maschinelles Lernen und datengetriebene Modellierung ermöglichen ein intelligenteres vorausschauendes Energiemanagement, indem Unsicherheiten der erneuerbaren Erzeugung und des Verbrauchs auf allen Systemebenen explizit modelliert werden. Aber nicht überall werden Sensoren benötigt: Maschinelle Lernverfahren können dazu verwendet werden, einzelne Komponenten in aggregierten Signalen durch Non-intrusive Load Monitoring (NILM) zu identifizieren, Zustände unbeobachteter Teile des Netzes abzuschätzen (State Estimation) oder realistische Daten zu synthetisieren, wenn keine Messdaten verfügbar sind. Die Daten können auch zur Vorhersage des Versagens von Komponenten verwendet werden, indem das normale Verhalten erlernt und systematische Abweichungen erkannt werden, bevor der Worst-Case eines teuren Ausfalls eintritt.

Neben der Handhabung des schieren Volumens und der Sicherung der Datenqualität ist die Gewährleistung des Schutzes der Privatsphäre sensibler Daten eine relevante Herausforderung für die Forschung.