이러한 흐름에 맞추어 기상청은 빅데이터 분석 기법을 활용한 예측모형에서 과거의 특정기간에 대한 전국 단위 전력사용량을 예측한 바 있다. 기온만을 이용한 경우 예측 오차가 1.8%였던 것에 반해 습도, 운량, 체감온도, 풍속, 강수량 등 다른 기상요소에 대한 추가 작업이 이루어졌을 때 오차가 1.3%로 줄어든 결과가 나타났다. 이는 연간 발전량의 1,100GWh가량을 줄일 수 있어 비용 측면에서 약 1,200억원의 절감 효과가 있는 것으로 보인다. 즉, 기상정보에 관한 빅데이터 활용을 통해 전력수요에 대한 예측 오차를 25%가량 개선할 수 있어 향후 기상요소 평가에 경제적 요인, 산업 활동 등 전력사용량에 영향을 미치는 기상 변수들을 추가적으로 고려한다면 그 활용 효과가 더욱 커질것으로 기대된다.
기상청은 빅데이터 분석 기법을 활용한 예측모형에서 과거 특정기간 전국 단위 전력사용량을 예측하였다. 기상정보에 관한 빅데이터 활용은 전력수요 예측 오차를 25%가량 개선하여 발전 비용 절감 효과가 기대된다.