本技术方案专注于数据监测领域,特别提出了一种利用边缘智控技术对能源设备数据进行监测的新方法及系统。该方案通过收集设备结构信息、实时应用数据和实时环境数据,对实时应用数据进行分析,实现对能源设备的高效监测。
背景技术
随着物联网技术的迅猛发展,各类设备和传感器产生的数据量呈爆炸性增长,这对数据处理的速度和效率提出了更高要求。在这一背景下,基于边缘智控的能源设备数据监测应运而生,成为解决海量数据处理挑战的关键技术之一。
基于边缘智控的能源设备数据监测实际为边缘计算与智控数据采集的结合体,其中,边缘计算是一种在靠近数据源头的网络边缘侧,通过融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台,就近提供边缘智能服务的技术。其核心思想是在数据产生的本地或邻近网络节点上直接进行数据处理和分析,以减少数据传输延迟,提高数据处理效率,并保障数据隐私和安全性。而智控数据采集则是边缘计算在数据采集领域的具体应用,旨在通过智能控制和边缘处理手段,实现对前端机械设备、智能设备的远程数据采集、监控和智能管理。这种方法不仅能够实时获取设备运行状态和参数,还能在边缘端进行初步的数据清洗、过滤和预处理,为后续的数据分析和应用提供高质量的数据基础。
目前,对于不同能源设备的基于边缘智控的能源设备数据监测较为倾向于多个同样能源设备的同步检测,而对于多种异构能源设备的实时应用数据采集则需要根据数据格式或者数据接口的不同,分别检测每个能源设备的实时应用数据,并推测每个能源设备的运行状态,同一检测范围内的多个能源设备因数据格式不同而形成信息孤岛,难以对同一检测范围内的异构能源设备进行统一故障检测,从而降低了不同能源设备的生产质控效率。
实现思路