銀行營業場所用電系統仍處于無網絡、無智能單機分散獨立運行的狀態,主要采取傳統的保護措施,如空氣開關、保險絲、漏電保護、定時器等為主流,無法實現對前端強電流系統的遠程實時監控和管理。
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。
銀行系統用電系統具有銀行單位性質特殊、人口密集、人流量大、安全消防等級高的特點。此外,銀行還擁有大量的各級機構和業務網點。各類辦公、生產、經營場所有租賃、公用等情況,線路、道路復雜。有些地方由于建設周期長而年久失修或偏遠,線路和電氣設備不僅落后,更談不上智能運維,所以管理起來比較困難,有必要安裝黃金智能電源。
電力物聯網中的多參數傳感器集成技術可以感知電力系統的運行狀態,監測系統的運行環境。當系統出現故障時,可以及時將故障數據信息傳送到系統終端,為消除隱患贏得了大量寶貴的時間。無處不在的電力物聯網技術與人工智能技術的融合,為電力系統的穩定運行提供了運行環境,保證了電力能量的穩定傳輸。