基于大数据的厂区电能管理方法、系统、介质及设备终端

本发明公开了基于大数据的厂区电能管理方法、系统、存储介质及设备终端，涉及电能管理技术领域，在获取用电设备的用电量数据后构建异常度，若异常度超过异常阈值，将对应设备作为目标设备并在电子地图上标记；由训练后的区域耗电预测模型对子区域内的用电量进行预测，由预测用电数据生成负荷度，若负荷度超过预期，对各个子区域内的当前电价进行优化，获取优化后电价；监测获取目标设备的运行状态数据，由目标设备的运行状态数据构建故障度，若故障度超过预期，对各个故障设备制定维护计划并对维护频率形成约束。在部分设备用电负荷及运行负荷较高时，降低这类设备的产生故障的风险，对厂区内的生产量的稳定性形成保障。