给老旧档案馆加装能耗监测系统时，网络带宽往往成为瓶颈。持续上传大量原始数据不仅速度慢，还可能产生高额流量费用。万林科技通过边缘计算技术，在数据产生源头进行预处理，显著降低云端传输负担。

1. 本地数据过滤筛选

1.1 关键数据选择性上传： 边缘设备部署在监测点位附近（如配电间、机房），内置规则引擎。仅当数据符合预设条件（如超出安全阈值、发生突变）时，才向云端传输。例如恒温恒湿库房温度稳定期间，每分钟波动数据仅在本地记录。

1.2 无效数据本地剔除： 边缘设备基于预设逻辑（如数值范围校验、突变率分析）自动识别并丢弃明显错误或无效的传感器读数，避免其占用网络资源。

2. 本地数据聚合计算

2.1 时间粒度压缩： 边缘设备按设定周期汇总原始高频数据，计算平均值、最大值、最小值或累计值。原本需传输的数百条原始记录，压缩为单条汇总结果上传。

2.2 能耗指标本地生成： 需复杂计算的指标，由边缘设备完成运算，仅将最终计算结果上传云端，而非传输全部原始采样点。

3. 事件驱动传输机制

3.1 异常事件即时上报： 边缘设备持续分析本地数据流，仅当检测到预设告警事件（如湿度超标、能耗突增）时，才主动向云端发送告警信息及关联数据快照。

3.2 本地化阈值判断： 所有异常判断逻辑（如是否超过设定阈值）均在边缘设备本地执行，云端仅接收确认后的有效告警，减少试探性数据传输。

有效降低带宽占用，提升数据传输效率

万林科技应用的边缘计算策略，通过在档案馆监测现场完成数据过滤、聚合和事件判断，大幅减少需上传云端的数据量。这种方法直接缓解了网络带宽压力，降低了通信成本，同时确保关键能耗信息与异常状态能及时送达云端管理平台，实现高效可靠的远程监管。