基于边缘计算的电气自动化监测数据优化方法和系统

本申请公开了一种基于边缘计算的电气自动化监测数据优化方法和系统，属于数据优化领域。本申请通过边缘计算节点同步获取设备的电气、定位及通信状态数据，并基于几何精度衰减因子和通信状态生成链路质量指数，再关联空间位置构建联合特征序列。随后利用一个基于注意力机制长短期记忆网络的风险预测模型，根据该序列预测未来第一时间段的链路风险。当预测风险满足条件时，对高优先级的第一电气监测数据添加待重构标签并进行本地缓存。在通信恢复后的第二时间段，将缓存数据与风险信息发送至中心云平台，由云平台根据风险信息对历史数据和补传数据进行重构，最终生成完整的目标电气监测数据，能够提升电气自动化监测数据的完整性和有效性。