Выполнен анализ структурных функций (СФ) Sm(L) электрической турбулентности в грозовой облачности на основе экспериментальных данных измерения высотного профиля вертикальной компоненты электрического поля E(z) в области высот атмосферы 0,239…11,248 км, напряженности электрического поля диапазоне -96,61…147,46 кВ/м; в верхней части области измерений поле на уровне E(z) ≈ 13,8 кВ/м. Проведена оцифровка экспериментальных профилей E(z) с использованием системы локализованных по высоте функций. Для экспериментальной выборки E(z) разработана аналитическая аппроксимация Ea(z). Проведены расчеты СФ электрической турбулентности Sm(L) для значений порядка структурной функции m в диапазоне 0,1 < m < 7 с шагом по высоте dz = 2 м. Анализ графиков СФ показал наличие двух интервалов (малые и средние масштабы) L, в которых наблюдались степенные скейлинги Sm(L). Для этих степенных интервалов определены скейлинговые экспоненты g(m), отличающиеся от колмогоровского gk(m) = m/3 и спирального gh(m) = 2m/3 скейлингов в случае однородной, изотропной, гидродинамической турбулентности. Скейлинговая экспонента для малых масштабов (десятки метров) g1(m) больше таковой для средних масштабов g2(m). Для средних масштабов имеются заметные отличия от чисто степенного скейлинга, что может быть обусловлено присутствием в электрической турбулентности когерентных структур умеренной амплитуды. Выполнены расчеты высотных профилей электрического потенциала U(z) и объемной плотности электрического заряда r(z) в грозовой облачности, показано наличие значительных флуктуаций r(z). Результаты проведенного исследования представляют интерес для последующего анализа вклада заряженных подсистем мощных атмосферных вихрей в генерацию гидродинамической спиральности атмосферы H = VrotV и формирование неоднородной, самосогласованной структуры ветровых потоков в вихре. Кроме того это весьма важно также для дальнейшего развития методик обработки данных дистанционного зондирования атмосферных вихрей, более полной и корректной физической интерпретации результатов обработки экспериментальных данных, разработки новых, современных методов прогнозирования кризисных природных явлений и для численного моделирования динамики интенсивных крупномасштабных вихрей в атмосфере.