通過模擬考試數據模型和基于邊緣的數據聚合方法,建立設備狀態參數模型,及時調整傳感器數據,準確定位故障位置。在系統終端中,數據與應用的分離往往通過物聯網代理來實現,這可以增強終端硬件的靈活性,支持軟件的裝卸。邊緣計算智能技術,具有強大的數據分析能力,能有效處理無所不在的物聯網力量產生的邊緣數據,緩解主站和云的信息處理壓力,使系統終端實現智能自主控制。
云平臺通過采集設備數據,對現場電壓、電流、溫度、電弧進行實時監測和分析,對被保護線路的過壓、過載、過流、過熱、欠壓、點火、缺相、設備不在線等進行預警。可以通過多種方式將信息告知相關單位,確保電力線路系統的安全。
應用無所不在的電力物聯網技術對電力系統運行狀態進行監測,不僅監測數據準確,而且監測范圍廣,輻射面積大。正是無處不在的傳感器技術在物聯網的力量中扮演著重要的角色。即使在特殊的使用場景下,傳感器技術也能適應環境,為電力調節提供大數據支持;
銀行用電安全:接入電路漏電檢測、電纜溫度檢測;各種預警:過壓、過流、過溫、漏電等報警功能;可根據要求配置為故障電路自動斷開