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。

安科瑞為物聯網的應用開發了多個智能網關。采用嵌入式系統和邊緣計算技術對現場終端設備數據進行采集和存儲。根據云平臺的需求，使用不同的協議與云平臺進行連接。所有數據采集、計算和異常報警觸發邏輯都在網關本地設置。當網絡出現故障時，數據存儲在本地。網絡恢復后，數據在斷點處不斷補充和傳輸，以提高數據的可靠性。

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。

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。