本项目属电力系统及其自动化领域。 华东电网是全世界单一国家内规模最大的区域电网，为华东四省一市以及长三角区域提供供电服务，其安全稳定及经济运行，关系十分重大。 随着大数据、人工智能等技术的发展，电力系统各环节业务协同、数据贯通，在统一数据资源基础上广泛开展大数据分析，已经成为电网企业提高安全和经济运行水平、提高经营绩效的必然选择。 本项目围绕大数据分析服务于电网企业安全生产，研究多层次全信息集成技术、统一信息平台设计、大数据分析应用等，取得多项创新成果：1）提出面向电网企业的多源多态信息集成体系及建模技术，实现了区域电网跨专业数据集成与融合和复杂电网图模数一体化管理。2）基于LSTM神经网络和动力学因果分析方法，提出电网用电量预测算法，提高了省市负荷和用电量预测的准确率；提出了改进的因果时滞谱算法，分析了上海市PM2.5与发用电量的因果性及其时滞性的关联关系，用于确定用电及发电企业的环保调控时间窗口。3）提出基于无功控制偏差指标、潮流评价指标、多维度电压偏离度指标的预警决策技术，实现了对大电网运行发展趋势的智能预判，提高 电网调度生产安排的准确性；并在电网状态出现异常时及时预警，并给出处理建议，提高了电网安全运行水平。 项目已发表论文10篇，申请专利1项，软件著作权2项。 项目研发的统一信息平台，在多源多态信息集成体系及建模技术基础上，实现了基于CIM的信息模型管理、复杂电网图模数一体化管理、信息智能搜索、公共数据接口、大数据分析等功能，并成功应用于国网华东分部部分重点项目。其中，华东分部统一信息平台实现了2009年以来华东电网调度运行、设备资产、地理信息、气象环境等海量数据的管理，实现复杂电网图模数一体化管理及全息追溯，在国内外电力行业处于先进水平。 项目有显著的经济效益和重大的社会效益。基于大数据平台实现的预测算法提高了负荷与用电量预测的效率和精度，提高了电网运行的安全稳定性，减少了不必要的旋转备用容量，有效地降低发电成本；发现的PM2.5与发用电量的因果性和时滞性关系，为电网企业服务于重大活动保障和长三角绿色发展提供了数据支撑，提高了环保调控的精确性；电网运行趋势预判及其辅助决策，有助于提前采取应对措施，降低了故障概率，减少故障反应时间，提高了电网安全运行水平。