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龙图腾网获悉宁波沃仕盾科技有限公司申请的专利基于边缘计算的水电能耗数据监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120951019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511484391.3，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权基于边缘计算的水电能耗数据监测方法及系统是由方圆;叶淑丹设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算的水电能耗数据监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业能耗数据监测领域，尤其涉及基于边缘计算的水电能耗数据监测方法及系统，方法包括：预处理工业区域内水表和电表的历史数据，进行聚类分析以形成水表簇和电表簇，并在每个簇对应的边缘节点上部署孤立森林模型。利用聚类结果训练模型，并根据新数据更新模型权重以适应数据变化。实时数据输入更新后的模型，计算异常得分以评估能耗数据是否异常，从而实现精准的水电能耗监测。本发明通过在边缘节点上针对不同设备簇分别训练并部署孤立森林模型，结合新数据集相似度动态更新模型权重，显著提升了水电能耗异常检测的适应性和精确度。

本发明授权基于边缘计算的水电能耗数据监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于边缘计算的水电能耗数据监测方法，其特征在于，包括： 分别获取工业区域内多个待监测水表和待监测电表的历史数据并进行预处理，得到待监测水表向量和待监测电表向量； 对区域内所有待监测水表向量和待监测电表向量进行聚类，得到聚类结果，其中，聚类结果包含：水表簇和电表簇，每个簇对应部署一个边缘节点； 将簇内对应的所有水表的历史水能耗数据或电表的历史电能耗数据，分别组成对应簇的训练集，训练孤立森林模型，将训练好的孤立森林模型部署到对应簇的边缘节点； 其中，所述训练孤立森林模型过程中计算局部密度的计算方式包括： 以任一样本为目标样本，选择预设个数的近邻样本，计算目标样本到各近邻样本的平均欧式距离，响应于平均欧式距离大于等于预设极小阈值，则将平均欧式距离的倒数作为目标样本的局部密度，响应于平均欧式距离小于预设极小阈值，则将预设极小阈值的倒数作为目标样本的局部密度； 获取当前时刻前预设时间段的能耗数据集与孤立森林中所有树对应的子样本集之间的相似度，更新对应孤立树的权重； 将实时采集待监测水表和待监测电表的能耗数据输入到对应的边缘节点更新后的孤立森林模型中，计算更新后的孤立森林模型的整体异常得分，评估待监测水表和待监测电表的能耗数据是否异常。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人宁波沃仕盾科技有限公司，其通讯地址为：315000 浙江省宁波市奉化区岳林街道中山东路518号58众创(金城大厦A座)1706室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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