近年来，物联网、云计算、边缘计算被广泛应用。但在实际应用过程中，物联网和云计算都存在一些不足之处，具体表现在：
(1)物联网感知层数据量大，复杂，海量数据的过滤、处理、传输和应用等问题在实时性要求较高的情况下面临着巨大的挑战。
(2)云服务是高聚合度的业务计算，它依赖网络、网络服务中断、网络延迟等问题，以及网络响应速度慢、带宽不足、流量成本高等问题，制约了云计算在实时、可靠控制中的应用与发展。
(3)物联网时代，传感器可以捕捉大量的隐私信息，终端设备的快速增长也带来了新的攻击途径。边沿计算可以使安全部件更接近攻击源，启动更有效的安全应用程序，增加层次结构来抵抗攻击和核心的攻击。
边缘计算的对策特征
(1)边缘计算的创新。
适合电力业务场景的边缘计算方案可实现多种终端数据采集、图像在边缘的计算处理，有效缓解了数据传输的通道压力和云数据计算瓶颈，对能源区域自治等新业态场景形成有效支撑。
(2)边缘计算的成熟度。
以电力计量系统、电力监测系统为基础，通过建立一个示范示范系统，实现了基于电力边缘计算的计量系统负载平衡、电力价格实时监测、电力监测系统全智能学习自动监控等应用。
(3)价值观。
在大量电力数据的边缘计算智能处理、大容量电力数据的实时可靠传输、边缘计算下的智能用电技术、电力边计算下的智能电力监控系统研究的基础上，建立了电力计量系统、电力监控系统下电力通信模组和电力边缘计算应用系统研究与试验平台。
