方案：本课题的研究面对当前大数据时代的到来，电力系统信息的来源极其广泛，数据类型极为繁杂，且数据质量不高，准确性、及时性均有所欠缺，对于这种多源异构数据的聚合管理技术也提出了更高的要求，以往技术的低鲁棒性、非实时性已无法满足当下发展的需求。其意义在于精准全面提取客户侧边缘感知的信息物理社会特征，并将多源异构信息进行有效融合从而实现精准的客户侧用能系统关键特征信息的提取。客户侧用能状态同时受物理与社会信息影响，数据来源广，数据结构不同。目前用能数据感知技术存在模式单一且局限性高，智能感知设备的通用性、可移植性、扩展性差的问题，且难进行异构的社会信息融合；为实现客户侧资源与电网互动的高效和智能，需要利用多源异构进行融合与信息驱动技术实现对客户侧系统的关键特征信息提取，从而对后续工作提供数据支撑。合理布局能源设施配置和管控功能，可以显著提高设施、能源利用效率，降低成本。亟需开展客户侧用能系统协同优化技术研究，通过优化用能系统设计运行等环节服务电力用户节能降费。