基于边缘计算的智能电表实时用电行为分析

程凌法 （ 杭州炬华科技股份有限公司 ）

https://doi.org/10.37155/2717-5197-0809-14

Abstract

随着新型电力系统和能源互联网的快速发展，海量智能电表产生的高维、高频用电数据为精细化用电管 理与服务提供了前所未有的机遇。然而，传统的“端-云”集中式数据处理架构在面对大规模、低时延、高带宽的实时 用电行为分析需求时，暴露出网络拥塞、响应延迟、隐私泄露及云端计算资源瓶颈等诸多挑战。为应对上述问题，本 文提出一种基于边缘计算的智能电表实时用电行为分析框架。该框架将计算、存储与智能分析能力下沉至靠近数据源 的网络边缘（如配变台区或社区网关），通过在边缘侧部署轻量级深度学习模型，实现对用户用电负荷的本地化实时分解、 异常检测与模式识别。本文详细阐述了该框架的系统架构、核心算法设计、隐私保护机制及典型应用场景。所提方法 能够有效支撑电网侧的精准需求响应、故障预警与反窃电稽查，以及用户侧的个性化能效管理服务，为构建安全、高效、 绿色的未来智能用电生态提供了关键技术路径。

Keywords

边缘计算；智能电表；用电行为分析；非侵入式负荷监测；实时异常检测

Full Text

PDF

References

Copyright © 2026 程凌法 Publishing time:2026-05-01
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License