智能电网（Smart Grid）连接城市的不同部位，将发电厂产生的电能输送到千家万户，对城市的正常运转至关重要。用户用电量的变化，以及偶尔发生的电网故障，都会导致电网上各处的负载发生变化。电网不同位置有不同的负载变化模式，会出现不同的异常状况。电网管理人员需要密切监视这些模式和异常。然而，对电网负载的分析较为复杂。首先，这种分析需要同时考虑多个角度，包括：电网上传感器的空间分布、拓扑关系以及每一个传感器上的负载变化，而通常的分析工具往往只考虑时变特征或者拓扑特性。此外，电网上的异常行为通常难以预知，因此没有特别好的自动方法可以检测所有异常，而异常检测很大程度上以来于专业人员的判断。在EuroVis 2014中，来自德国的研究者们设计了一个可视分析系统 [1]，可以同时研究电网中的相似性和异常事件。

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公共交通系统在现代城市生活中扮演着重要的角色，它为大众提供着共享、大量的交通服务。由于数以百或千计的（地铁、公交）站点，以及其随时空变化的特点，使得提供一个有效的可视化设计方案对其进行探索成为一个难题。现有的工作往往利用网络可视化的方法，聚焦于展示公共交通中站与站之间的网络拓扑结构。这忽略了如乘坐时间、换乘时间、等候时间等移动相关的因素。因此，本文作者[1]提出了一套对公共交通系统中与移动相关因素的可视化方案，回答了诸如乘客通过公共交通系统能走多远，有哪些重要的因素影响了公共交通系统的效率等问题。
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