電力信息化是一項復雜的系統工程，涉及到管理革新、業務流程優化、系統規劃、方案設計、系統選型、實施、運行維護等各個方面。其核心是由各方面建設內容構成的一個系統的、完整的架構。該架構需要根據不同企業的具體情況，從企業的業務需求出發，以服務于企業發展戰略為目標，結合同類企業信息化建設最佳實踐經驗和信息技術發展趨勢加以構建，包括應用功能架構、信息資源架構、應用系統架構、系統平臺架構、網絡與基礎設施架構、信息安全架構、信息化組織架構。
我國電力信息化市場空間巨大
由于電力信息化領域的投資金額巨大，下游電力企業數量有限，單個客戶的采購金額較大，使得電力企業在產業鏈中處于強勢地位。同時，由于電力行業固定的對安全性、穩定性要求高的特點，電力行業客戶對信息技術產品及服務的先進性、可靠性要求很高。據前瞻產業研究院發布的《》統計數據顯示，2011年我國電力信息化投資規模已突破200億元，到了2013年我國電力信息化投資規模超300億元，達到320億元。截止到2017年我國電力信息化投資規模達到了670億元。從2013年到2017年五年時間內，電力信息化市場投資金額增長了350個億。中國電力信息化投資規模近年來維持20%左右的穩定增速。預計到2018年我國電力信息化投資規模將達804億元。
2011-2018年我國電力信息化投資規模統計及增長情況預測
數據來源：前瞻產業研究院整理
智能電網建設推動電力信息化發展
電力信息化投資主要包括電廠信息化投資和電網信息化投資兩大部分。近年來，隨著經濟增長的放緩，電力信息化需求已經逐步從快速增加供應量向精細化供配方向發展，電廠信息化投資增速逐步放緩，而電網信息化投資尤其是智能電網建設，成為拉動電力信息化投資保持快速增長的主要動力。
隨著國家電網公司和南方電網公司智能電網建設的全面推開，將帶動電網信息化投資的增長。2014年中國電力行業IT投資規模達到264.9億元人民幣，較2013年增長14.23%，依然保持著較快的增長規模。 預計到2018年電力行業IT規模將達到436億元，2013至2018 年的復合增長率為11.2%。屆時，軟件產品占整體IT花費的比重將上升到17.6%，服務上升到29.9%，而IT硬件比例降至40.9%，網絡設備比例下降到2017年的10.6%。
電力行業IT規模統計情況及預測
數據來源：公開資料、前瞻產業研究院整理
國家電網智能電網建設投資規模持續增長
規劃2009-2020年國家電網智能化投資3840億元，其中：2009-2010年是規劃試點階段，重點開展堅強智能電網發展規劃，制定技術和管理標準，開展關鍵技術研發和設備研制，本階段預計投資341 億元; 2011-2015年是全面建設階段，將加快特高壓電網和城鄉配電網建設，初步形成智能電網運行控制和互動服務體系，關鍵技術和裝備實現重大突破和廣泛應用，本階段預計投資1749億元; 2016-2020年是引領提升階段，將全面建成統一的堅強智能電網，技術和裝備達到國際先進水平，本階段預計投資1750 億。
國家電網智能電網各環節具體投資及比例統計情況
數據來源：公開資料、前瞻產業研究院整理
電力信息化行業發展趨勢分析
1、電網公司用電信息化業務將與互聯網和移動應用實現協同。隨著國企市場化改革的推進，電網公司營銷管理、客戶關系管理、智能電表、能效管理領域的信息化投資在近幾年會始終保持較穩定的增速，電網公司營銷板塊的信息化建設，將一定程度上與互聯網、移動應用創新實現協同，提升客戶服務能力、方便居民用電。
2、云計算和物聯網技術的廣泛應用
未來幾年，云計算和物聯網技術在電力行業等公用事業領域的應用將繼續擴大和深化。目前，國家電網云計算應用研究與試點進一步推進，以兩大電網公司為標桿的電力行業云計算框架已經鋪就。隨著電網生產管理、電力營銷系統建設的加速，物聯網技術由于同廠級監控設備、輸電網絡二次設備及其他控制裝置聯系緊密，在當前已經成為智能電網建設的重點之一。隨著智能電網建設的推進，電力企業在設備狀態監控、節點信息收集、遠程自動控制的建設力度進一步加大，物聯網軟硬件、智能二次設備、海量數據分析工具、高性能服務器方面的需求強勁。
3、建設適應快速發展的數據中心
當前，數據中心已經成為企業信息化建設的重點，特別是電力行業的大型集團型企業。由于業務量不斷增大，所產生和需要的數據量也迅速增加，能夠承載業務穩固發展的數據中心已成為大型電力企業不可缺少的一部分。隨著電力行業需求的變化以及云計算、物聯網等新技術的發展，傳統的數據中心建設正在面臨著巨大的挑戰，如節能、高額運維管理成本等，需建設適應快速發展的數據中心。
4、大數據對數據利用提出更高的要求
國家電網已經在北京、上海、陜西建立了三個大數據中心，這三個大數據中心已經覆蓋了我國北方、南方以及西部內陸地區。隨著國家智能電網與特高壓工程的進一步推進，電網勢必會產生更多的數據，電網的非結構化數據相對較多，如智能用電等營銷數據，這些大數據技術的出現對數據的挖掘和利用提出了更高的要求。