通過模擬考試數據模型和基于邊緣的數據聚合方法，建立設備狀態參數模型，及時調整傳感器數據，準確定位故障位置。在系統終端中，數據與應用的分離往往通過物聯網代理來實現，這可以增強終端硬件的靈活性，支持軟件的裝卸。邊緣計算智能技術，具有強大的數據分析能力，能有效處理無所不在的物聯網力量產生的邊緣數據，緩解主站和云的信息處理壓力，使系統終端實現智能自主控制。

智能功耗系統只是一個子系統。依托全行安全信息數據集中平臺，與消防安全系統集成，實現能耗統計分析和關鍵設備監控。通過引入創新技術和流程再造，提高了銀行廣域的工作效率和主動預警、報警處理能力，終實現了銀行廣域安全用電和應急響應節能、智能用電的目標。

平臺收集生產企業總耗電量、生產耗電量和污染控制設備耗電量，進行相關性分析，及時發出環保設備運行異常信號或企業生產異常信號，從而實現全過程的防控。前端設備采用不停電、不布線方案采集功耗數據，通過Lora無線上傳到環保數據網關，再通過4G上傳到平臺服務器或縣、市、省環保平臺。通過對污染防治設施用電量的實時監測，實現對排污企業生產經營的全過程監控，實現人防向信息化技術防御轉變，對干預性執法實行事后處罰，改變傳統的依靠人力、經驗進行現場核查的狀態，為環保監督開辟切實有效的監督模式，形成長效機制。

電力物聯網中的多參數傳感器集成技術可以感知電力系統的運行狀態，監測系統的運行環境。當系統出現故障時，可以及時將故障數據信息傳送到系統終端，為消除隱患贏得了大量寶貴的時間。無處不在的電力物聯網技術與人工智能技術的融合，為電力系統的穩定運行提供了運行環境，保證了電力能量的穩定傳輸。