随着科学技术的发展和制度的改革使得电力工业发生重大变革。近年来,智能电网技术的出现和应用引起了世界各国的广泛关注,智能电网中的传感器和测量设备收集大规模数据。电力物联网通过记录用户的用电数据并发送到云平台,从而形成电力物联网大数据。电力物联网大数据为电力负荷预测、异常检测和供需平衡等问题的解决提供了新途径。如何应用大规模电力物联网数据促进和提高效率是智能电网中一个急需解决的问题。通过使用智能电表收集用户数据,我们可以有效地减少错误并最大限度地减少人为干预处理信息。本文通过使用交互式实时数据可视化和时间序列建模,开发和构建电力物联网数据可视化分析系统,来对收集到的用电大数据可视化分析,能够掌握用户的用电规律,通过构建ARIMA模型预测用电量,为用户节约用电提供有力的支撑,也为电力公司制定调度政策提供依据。本文所做的主要工作如下:1)根据实际的用电大数据,本文开发了一套基于R语言的电力物联网数据可视化分析系统,用于可视化分析智能电表采集到的数据。它使用plotly R包对电力数据可视化分析,使用的是R/shiny web服务器架构。2)电力物联网数据可视化分析系统对用户的用电进行分析预测,通过算法构建的ARIMA模型有自动调节的能力,可以根据用户输入的数据自动生成最合适的ARIMA模型,对用户中长期用电趋势也有较准确的预测。3)对系统的通用性和算法的自动调节能力的验证,首先在公共数据集内证明该系统的可视化部分和生成的ARIMA模型都是合适的,然后使用国内某公司的数据也证明算法构建的ARIMA模型的自动调节能力是很强的,能自动生成最合适的时间序列模型。4)电力物联网数据可视化分析系统完成用户每小时、天、星期、周、月的用电情况对比,使用户的用电行为变得清晰直观,促进用户调节自身的用电行为来实现减少电费支出。结果表明系统对用电大数据具有良好的可视化分析能力和较强的通用性,通过该系统制定的分析报告可以使用户掌握自身的用电行为,不同的时间序列用电数据通过构建的算法都可以生成合适的ARIMA模型。