（1）建立多维度用能监控体系
开展行业、典型用户、居民用户用能监测分析，了解行业用能规律、居民用能规律和经济发展状况。及时了解居民入住率和用电分布情况，为社区流动人口管理提供有利的数据支撑。
（2）基于大数据开展用能预测
基于大数据技术，深挖用能数据的内部关联关系，建立基于大数据分析算法的用能需求模型。预测未来一段时间内的用能需求，进一步细化和落实用能管控目标，为开展能耗管理决策提供参考。
（3）覆盖设备多业务监测分析
对设备库存状态信息、计划与实际供应信息、运行异常信息等方面进行监测分析，从而掌握设备的库存健康情况，优化设备流转的效率与管理问题，以及及时掌握运行电能表的异常信息，实现对设备在到货、库存、配送、运行过程中的多维度分析。
（4）提供线损主要影响异常诊断
构建计量、采集、档案、窃电等业务的诊断治理分析模型，基于每种异常所表现出的数据特征不同，都会在电量、电流、电压上有不同的表征现象，再将异常因子在数据上的表征分为缺失类、异常类，结合异常持续时间、发生频度及历史正常用电水平等进行电量影响量化，从而识别主要影响异常。