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龙图腾网获悉成都仪隆电子有限公司申请的专利基于边缘计算的电气自动化监测数据优化方法和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：CN120711396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511195186.5，技术领域涉及：H04W12/106；该发明授权基于边缘计算的电气自动化监测数据优化方法和系统是由吕子乒;陈建辉;李卫卫;肖冬梅;肖朋;何斌;王兴设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算的电气自动化监测数据优化方法和系统在说明书摘要公布了：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。

本发明授权基于边缘计算的电气自动化监测数据优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的电气自动化监测数据优化方法，应用于边缘计算节点，其特征在于，包括： 同步获取移动工业设备的电气监测数据、卫星定位数据和通信状态数据，所述卫星定位数据包括几何精度衰减因子； 基于所述通信状态数据与所述几何精度衰减因子，通过加权融合生成链路质量指数，并将所述链路质量指数与同一时间戳下的所述卫星定位数据中的设备位置数据进行配对形成数据元组，按时间顺序排列多个所述数据元组以构建联合特征序列； 基于所述联合特征序列，利用训练好的风险预测模型，预测第一时间段内所述联合特征序列对应的第一链路风险信息，所述风险预测模型利用历史联合特征序列对基于注意力机制的长短期记忆网络训练得到； 在所述第一链路风险信息满足预设风险条件的情况下，为所述第一链路风险信息关联的所述电气监测数据中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； 在第二时间段内将所述第一电气监测数据、所述第一电气监测数据包括的所述待重构标签，以及所述第一链路风险信息发送至中心云平台，以用于所述中心云平台在接收到所述待重构标签时，利用所述第一链路风险信息对已接收的历史电气监测数据和所述第一电气监测数据进行重构，生成目标电气监测数据，所述历史电气监测数据包括非连续的电气监测数据； 所述利用所述第一链路风险信息对已接收的历史电气监测数据和所述第一电气监测数据进行重构，生成目标电气监测数据，包括： 根据所述第一链路风险信息的风险等级，在预设的风险等级和填充参数映射关系中，确定目标填充参数； 利用所述目标填充参数对所述历史电气监测数据进行差值填充，得到填充后的所述历史电气监测数据； 将所述填充后的所述历史电气监测数据和所述第一电气监测数据按时间点进行拼接，以生成所述目标电气监测数据。

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