大数据分析、机器学习和预测是能源互联网实现生命体特征的重要技术支撑:能源互联网通过整合运行数据、天气数据、气象数据、电网数据、电力市场数据等，进行大数据分析、负荷预测、发电预测、机器学习，打通并优化能源生产和能源消费端的运作效率，需求和供应将可以进行随时的动态调整。
这么看来似乎很难理解，我为大家通俗地解释一下：
以前交电费，我们需要被抄电表，然后走出家门去到营业厅，现在不需要了，拿起手机手指点击几下，你的电费就交完了；
将来，你在平板电脑上手指轻划，就可以把自家屋顶多余的光伏发电通过微信卖给附近准备给电动汽车停车充电的陌生人；
你可以对每一个家用电器会根据能耗曲线设置最佳的开关时间并随时远程遥控，建筑物的能耗控制随时依据会议活动类型人数和实时电价进行动态调整；
城市的整体能源消耗和二氧化碳排放随时依据天气和时间变化进行需求侧编排以实现最优；
沙漠和大海里安装的各种新能源发电设备可以通过程序由各国人民竞拍投资自由交易……
改革开放四十年来，中国能源发展取得了举世瞩目的成就，能源结构持续优化，节能降耗成效显著，能源安全保障能力实现跨越式发展。目前我国的能源发展进入了新的转型期，需要进一步解决不同程度存在的高污染、高排放、高能耗、体验不佳等问题，以建立现代能源经济体系，实现能源高质量发展。
能源互联网创新发展将落脚到能源消费升级，以“能源+”的方式与农业、工业、交通等其他产业结合，表现为各行各业能源消费水平、消费结构、排放程度、供能方式等变化。
突出电气化是我国能源互联网发展的重要特征。
分析表明，相对常规转型，电气化加速路径有终端能源需求总量更少、能效水平提升更快、碳减排力度更大等优势。到 2050 年中国人均电力消费将达到8800~10300 kW·h。未来以电气化和清洁能源发展为重点构建未来发展情景，研究设置了各类转型措施实施力度相对平衡的常规转型情景和电气化水平更快提升的加速情景。
解决高污染高排放将成为业务模式衍生的重点。
空气污染物中 85% 的颗粒物、几乎所有的硫氧化物和氮氧化物是由能源系统产生的。能源系统产生的碳排放占排放总量的 50%，而且碳排放量未来会进一步向电力系统转移，2025 年前后电力部门碳排放达42 亿 t 峰值，排放指标成为促进产业升级的关键动力。
有效支撑新能源的高效利用将成为重要动力。
电气化加速情景下，到2030年陆上风电与光伏将达13.7亿kW，为解决电力电量平衡与调峰等问题就要大力推进需求侧资源、储能等重要灵活性资源发展。源-网-荷-储协调运行作为多约束下实现能源转型多目标的重要手段，也将成为能源互联网的典型运行特征。
我国的能源互联网发展正处于快速演进中，而且相关要素的技术经济性、能源系统颠覆性技术等都有较大的发展不确定性，因此目前还远未到可以较为成熟的全景勾勒其形态的阶段。总体而言持续开放和创新将成为发展的常态。
在中国能源转型的关键时期，准确把握能源互联网的发展方向成为构建清洁低碳、安全高效能源体系，建设生态文明，重塑能源行业未来发展的关键。
