摘要
本申请公开了一种基于物联网的分布式电表远程监控系统及方法,涉及电表监控技术领域,其首先在电表终端采集实时电信号并进行模数转换,然后利用轻量级机器学习模型对短时数据流进行实时解析以生成高优先级异常事件,并同步采用周期性统计分析对长时数据进行聚合,进而,通过事件驱动与周期驱动的双通道上报机制,将异常事件以最高优先级即时上报至云平台,同时将聚合记录打包分时发送。这样,结合了边缘实时分析的敏锐性与数据分级上报的经济性,有效解决了海量数据并发带来的网络拥堵与延迟问题,显著提升了用电异常监控的实时性与准确性。
技术关键词
电表远程监控方法
异常事件
电表远程监控系统
机器学习模型
电压
电流
控制单元
云平台
环形缓冲区
数据流异常检测
电表监控技术
时序
有功功率
电信号
无线网络
消息
周期
MQTT协议