摘要
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。