园区配电AI监测系统：负荷预测与异常用电识别定制

某制造业园区上线配电智能监测系统，覆盖12个配电子站、300余块智能电表。边缘网关通过Modbus TCP协议对接既有电力仪表，每5分钟采集一次电压、电流、功率因数、谐波等数据，统一上报云端分析平台。整套方案不改动原有电力布线，也未侵入现网SCADA系统，独立旁路部署。 系统核心两块：一是基于历史用电曲线的短期负荷预测，提前2小时给出园区总负荷预测值，误差控制在5%以内，用于指导蓄冰设备和电容补偿装置的充放电时序，避开高峰需量；二是异常用电模式识别，针对单条产线或单台重点设备建立正常用电指纹模型，对突发性功率漂移、夜间异常待机、负载长时间空转等场景自动告警，并定位到具体回路。 上线半年时间，系统识别出7处长期空载损耗点，单点改造投入不到两万元但年省电费超过八万；负荷预测模块帮助储能调度优化峰谷比，减少需量电费支出。早期模型对注塑机启停造成的短时功率尖峰误报较多，引入设备运行状态标签并按产线独立建模后，告警准确率提升至92%。 整套系统交付周期约6周，AI推理服务部署在园区私有云，原始用电数据本地留存，模型按季度迭代更新。