綠學院的文章曾經說過現在的電網是上古神器，一般來說，能源業確實很難與高科技的形象連結起來，因為傳統機組的運轉與控制相對來說比較單純，變動性沒有那麼高，即使不需要高科技，電力調度基本上不會出什麼亂子。
但是現在時代可不一樣了，能源業即將轉型成為高科技產業！隨著來營區報到的再生能源小兵越來越多，原有電網的軟硬體開始無法負荷，對其可視性不足，無法掌握正確之即時資料，必須增編人力及建置資料庫來解決海量數據的問題。
有問題，就有商機。
這個正在發生的商機，我們稱之為電力物聯網。藉由高科技輔助，搭配物聯網技術、即時電力量測技術、數據分析技術與智慧變流器（Smart inverter），再生能源管理系統將可以逐步地減緩再生能源變動對電力系統的衝擊。且因為每個再生能源案場都應該有一套屬於自己的再生能源管理系統，這個商機延展出來非常大。
傳統機組因為燃料可控，所以可以每15分鐘更新一次排程，並且依靠調頻備轉來協助調度，但是再生能源時常走來走去，還會擅離營區，變化快、難以預測，因此如上一篇文章《未來人的預言：2025年大年初二將發生這件事》說的，如果台電無法掌握再生能源發電端的即時發電量，就談不上調度，出問題只是時間早晚而已。
傳統機組的運轉與控制，主要著重於監視、運轉、分析三大要素，現在為了要讓活潑的再生能源可被管理，除了原本的三大要素之外，再增加「預測」成為四大要素，讓我們可以即時蒐集、預測、控制再生能源發電量，這就是各種高科技可以大顯身手的地方！
於是再生能源管理系統的四個工作成形了，他們分別是監視、運轉、分析、預測。監視就是資料探勘，把海量的數據全部蒐集下來，透過一個監控平台呈現大氣狀況、風速、日照度、機組狀態、即時發電資訊等，有了這些，就可以同時做設備異常情況通報。
接著，第二個工作就是運轉，目的是維持穩定與安全。在同一個平台上，即時系統可以看出單一或全數案場機組的電壓、頻率、線路壅塞等狀況，和電力公司進行通訊建置之後，彼此資料還可以同步連結與共享，最後還可以產出運轉資訊報表。
第三個工作就是分析，目的是改善績效。先制定KPI，然後開始跑報表、長期趨勢圖，例如趨勢性指標分析、關鍵指標分析、差異性效益分析，海量的數據經過演算法整理之後，接著由專家進行判讀，就可以擬定改善策略。
最後就是重頭戲，預測。預測的目的是提升效益，同時也用這部分跟電力公司對接，確保電網的穩定與安全。根據稍早之前蒐集到的大數據，使用現在正夯的AI人工智能、深度學習、統計分析等技術模型，做大氣預測、風力預測、日照度預測、發電量預測，還可以預測設備的事故風險、預測設備使用壽命。
