我国中小企业众多,绝大多数中小企业使用电能进行生产,因此对企业电力能耗进行全面监测,将有助于工业用电监管的信息化和自动化,并能有效促进企业节约能源,提高生产效率。传统企业通过读取电表示数获取电能信息,其缺点是采集参数单一,不能反映电力能耗数据的实时变化,当需要进行电力监测的企业数量多时,这种方式不利于相关部门进行电力监管。因此,需要利用现代科学技术,把数量庞大且地理位置分布广的中小企业电力能耗信息全面、及时、准确的采集和统计起来,利用现代传感器技术与物联网技术建立对中小企业的电力能耗监测是加强工业现代化、增强企业用电管理的重要途径。本课题将物联网技术、通信技术和大数据处理技术相互结合,对面向中小企业环保监管的电力能耗监测系统进行研究。首先,结合边缘计算技术对电力能耗监测系统的整体架构进行设计,使得该系统能够满足大规模分布式电力参数采集与计算性能要求。其次,对系统的智能监测终端和服务器端进行详细设计,将智能监测终端划分为采集模块、计算模块和通信模块,通过对其软硬件设计,实现电力能耗数据的准确、实时的采集和传输。服务器端利用数据库对电力能耗数据进行存储和关联查询。在服务器端建立ARIMA和LSTM相结合的电力能耗预测模型,并在智能监测终端使用该模型,实现对企业用电负荷的精准预测。最后,通过对web端的设计实现人机交互功能,并对系统性能进行测试,测试结果表明所设计的系统能够实现对电力能耗数据的实时采集、传输和边缘处理的功能,且具有良好的稳定性和实时性。系统具有以下优势:（1）采用边缘计算与云服务器建模相结合方式,实现分布式电力能耗数据的采集,同时满足实时性与并发性要求。（2）服务器端建模与边缘端模型应用的方式实现企业电力负荷值的预测,有效缓解了服务器端的数据处理压力。（3）对历史数据、企业信息、企业现场实时情况等进行可视化处理,满足企业用电监管的实时处理及可追溯性。系统已经在天津市北辰区部分中小企业进行应用,满足对企业电力能耗的监测与集中管理的要求,具有一定的实用性。