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。

智能功耗系統只是一個子系統。依托全行安全信息數據集中平臺，與消防安全系統集成，實現能耗統計分析和關鍵設備監控。通過引入創新技術和流程再造，提高了銀行廣域的工作效率和主動預警、報警處理能力，終實現了銀行廣域安全用電和應急響應節能、智能用電的目標。

應用無所不在的電力物聯網技術對電力系統運行狀態進行監測，不僅監測數據準確，而且監測范圍廣，輻射面積大。正是無處不在的傳感器技術在物聯網的力量中扮演著重要的角色。即使在特殊的使用場景下，傳感器技術也能適應環境，為電力調節提供大數據支持;