经济学的研究对象是经济活动和社会行为，是在一定假设条件下为经济社会行为提供一种合乎逻辑的分析和解释。经济社会活动的运行绩效是验证经济理论正确与否的唯一标准，然而需要注意的是，能够用来论证经济学理论的只有已经发生的经济活动，也即经济学分析和解释往往是基于“历史”数据得出的，经济学理论的创新也大多是对“历史”发展经验的再总结（即使是时效性最强的宏观经济统计结果也往往滞后于经济发展本身，如国家统计局公布的经济运行数据往往滞后半个月）。马克思、凯恩斯、亚当·斯密等学科巨匠的理论思想无一不显著依赖历史经验，萨缪尔森曾这样评价亚当·斯密的《国富论》：“这是一部具有吸引力的编年史,充满了睿智的见解和生动的历史事实”。
总之，如果从“历史、当前和未来”这三个时间维度来界定，经济学的研究思可以概括为：通过对历史发展规律的认识与总结，解释当前经济发展的现象，并为未来的经济发展趋势提供一个大概率的判断。三个时间维度中，只有“历史”这个时间维度是已知的，“当前”的经济发展情况尽管是已经发生的，但却是无法立即获得的。电力消费是经济增长的实时呈现，电力大数据的开发与应用则有助于经济学研究充分把握“当前”的经济发展现状，充分开拓经济学研究思。
电力大数据是大数据、方法和技术在电力行业的应用，具有数据量大、处理速度快、数据类型多、价值大和精确度高五个特征，涉及到发、输、变、配、用各个环节。由于电力不能大规模储存，实时的电力数据犹如支持经济社会有序运行的“血液”，时刻反映着经济社会的发展状态。因此，通过对电力大数据的充分挖掘、应用，经济学研究将由“以挖掘历史数据为主”过渡到“历史数据挖掘与实时运行状态监测并重”的阶段。
伴随着电力系统信息化水平的不断提高，智能电网发展步伐进一步加速，发、输、变、配、用各个环节的数据资源快速积累，应用电力大数据对当前经济发展状态进行“实时监测”将成为可能，如：通过获取实时、细化的用电数据（如某个地区某个企业的实时用电数据），可以把握微观运行主体的经营情况、产能利用率，并进一步汇总形成实时的行业发展趋势，以便对行业发展阶段做出更深刻把握；结合跨区输电以及电力受端地区分行业用电的实时数据，可以对生产要素的跨区转移以及产业转移情况有一个更为细致的了解；将微观个体的电力消费数据加总，在充分考虑地区产业结构以及温度特征的基础上，实时还原地区的经济增长总体情况。
上述例子仅说明了电力大数据应用在“实时监测经济运行状况”这一领域中的可行性。但是，即使不考虑数据收集和处理的复杂性等因素，真正将电力大数据分析技术应用于宏观经济实时监测领域依旧任重而道远。原因在于：梳理细分产品的产出电耗、准确把握电力经济关系是通过电力大数据实时监测经济发展的必要条件，其中对历史关系的及时回测、对行业节能降耗力度以及对电气化水平的提升速度都需要有一个较为准确的判断。通过电力大数据实时监测经济发展状况只是一种对“结果”的呈现，但是却缺乏相应的理论基础和逻辑推理，往往知其然而不知其所以然。要解决这一问题，可将“对历史的分析”和“对现状的监测”两者结合起来，应用“历史分析”所得出的概念框架解释“现状监测”的结果，并进一步应用“现状监测”所得到的素材和数据进行新的理论创新。
经济学的研究对象是经济活动和社会行为，是在一定假设条件下为经济社会行为提供一种合乎逻辑的分析和解释。经济社会活动的运行绩效是验证经济理论正确与否的唯一标准，然而需要注意的是，能够用来论证经济学理论的只有已经发生的经济活动，也即经济学分析和解释往往是基于“历史”数据得出的，经济学理论的创新也大多是对“历史”发展经验的再总结（即使是时效性最强的宏观经济统计结果也往往滞后于经济发展本身，如国家统计局公布的经济运行数据往往滞后半个月）。马克思、凯恩斯、亚当·斯密等学科巨匠的理论思想无一不显著依赖历史经验，萨缪尔森曾这样评价亚当·斯密的《国富论》：“这是一部具有吸引力的编年史,充满了睿智的见解和生动的历史事实”。
总之，如果从“历史、当前和未来”这三个时间维度来界定，经济学的研究思可以概括为：通过对历史发展规律的认识与总结，解释当前经济发展的现象，并为未来的经济发展趋势提供一个大概率的判断。三个时间维度中，只有“历史”这个时间维度是已知的，“当前”的经济发展情况尽管是已经发生的，但却是无法立即获得的。电力消费是经济增长的实时呈现，电力大数据的开发与应用则有助于经济学研究充分把握“当前”的经济发展现状，充分开拓经济学研究思。
电力大数据是大数据、方法和技术在电力行业的应用，具有数据量大、处理速度快、数据类型多、价值大和精确度高五个特征，涉及到发、输、变、配、用各个环节。由于电力不能大规模储存，实时的电力数据犹如支持经济社会有序运行的“血液”，时刻反映着经济社会的发展状态。因此，通过对电力大数据的充分挖掘、应用，经济学研究将由“以挖掘历史数据为主”过渡到“历史数据挖掘与实时运行状态监测并重”的阶段。
伴随着电力系统信息化水平的不断提高，智能电网发展步伐进一步加速，发、输、变、配、用各个环节的数据资源快速积累，应用电力大数据对当前经济发展状态进行“实时监测”将成为可能，如：通过获取实时、细化的用电数据（如某个地区某个企业的实时用电数据），可以把握微观运行主体的经营情况、产能利用率，并进一步汇总形成实时的行业发展趋势，以便对行业发展阶段做出更深刻把握；结合跨区输电以及电力受端地区分行业用电的实时数据，可以对生产要素的跨区转移以及产业转移情况有一个更为细致的了解；将微观个体的电力消费数据加总，在充分考虑地区产业结构以及温度特征的基础上，实时还原地区的经济增长总体情况。
上述例子仅说明了电力大数据应用在“实时监测经济运行状况”这一领域中的可行性。但是，即使不考虑数据收集和处理的复杂性等因素，真正将电力大数据分析技术应用于宏观经济实时监测领域依旧任重而道远。原因在于：梳理细分产品的产出电耗、准确把握电力经济关系是通过电力大数据实时监测经济发展的必要条件，其中对历史关系的及时回测、对行业节能降耗力度以及对电气化水平的提升速度都需要有一个较为准确的判断。通过电力大数据实时监测经济发展状况只是一种对“结果”的呈现，但是却缺乏相应的理论基础和逻辑推理，往往知其然而不知其所以然。要解决这一问题，可将“对历史的分析”和“对现状的监测”两者结合起来，应用“历史分析”所得出的概念框架解释“现状监测”的结果，并进一步应用“现状监测”所得到的素材和数据进行新的理论创新。
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