在面向智能電網的物聯網中，由信息聚合技術帶來的直接收益主要體現在以下兩個方面:
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(1)從面向智能電網的物聯網網絡結構來看，數據經過大量底層的采集和感知設備層層聚集后傳輸到匯聚設備，這種網絡數據流量的分布特性稱為"漏斗效應"。網絡規模越大，數據流量越多，"漏斗"的瓶頸壓力也就越大,發生阻滯和擁塞的可能性也越大，以致嚴重影響網絡性能。在智能電網的實際應用中,位置相近的傳感器結點采集到的環境信息往往具有較高的相似性，重復地發送冗余信息會造成嚴重的額外消耗。因此，將具有較高相關度的多個感知設備信息先進行合并處理,得到高質量數據再進行發送將會減小網絡中傳輸的數據總量，節省網絡帶寬。網內信息聚合技術對底層結點龐大的數據流量,隨著網內處理和數據匯聚程度的增加，在保證基本信息不丟失的前提下，可降低數據總量、減小網絡冗余、提高網絡性能。
(2)網內
信息聚合技術可對原始采集數據進一步包裝整合。將大量的信息處理和計算移植到物聯網內部進行,從而簡化對用戶端的設備要求，用戶側可以使用更加低端和簡易的設備感知信息的讀取和應用。網內信息聚合技術可使智能電網具有更高級、更完善的信息處理能力，監測現場的感知信息也將更容易理解，這一特點高度契合智能化的信息需求。網內信息融合技術還擴展了單個感知小區內數據的連通性，通過協同工作模式以及感知設備之間的信息交互，能夠進行數學計算，得到網絡管理、移動性管理、業務管理和數據傳輸等的優化結果，輔助上:的業務操作、傳輸選路和用戶決策等。
