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龙图腾网恭喜江苏中盈高科智能信息股份有限公司申请的专利一种用于污水处理的云边数据协同系统及方法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：CN119892886B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510363781.9，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权一种用于污水处理的云边数据协同系统及方法是由黄立君;姚自力;蒋超;朱洁;卢笋设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于污水处理的云边数据协同系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及污水处理云边数据协同管理技术领域，具体为一种用于污水处理的云边数据协同系统及方法，所述系统中异常风险评估反馈模块基于所得污水处理数据的风险监测项及相应风险监测项的风险评估值，提取污水处理数据中所属边端设备的异常监测源，并生成相应边端设备的传输反馈结果。本发明在云边数据协同过程中，通过对污水处理数据传输集进行特征提取及风险评估，实现对污水处理数据中所属边端设备的异常监测源的判定，并根据生成相应边端设备的传输反馈结果，实现对当前时间整合的污水处理数据传输集的协同优化，确保云边数据协同的效率；该方式云通过端服务器与边缘设备的协同工作，实现数据的高效处理和实时响应。

本发明授权一种用于污水处理的云边数据协同系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种用于污水处理的云边数据协同方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、边端设备实时采集污水处理过程中的数据，并对采集的污水处理数据进行预处理，整合成污水处理数据传输集传输给云端服务器； S2、云端服务器对边端设备传输的污水处理数据传输集进行存储及特征提取，基于污水处理数据传输集的特征提取结果进行污水处理状态分析，得到污水处理数据的风险监测项及相应风险监测项的风险评估值； S3、基于所得污水处理数据的风险监测项及相应风险监测项的风险评估值，提取污水处理数据中所属边端设备的异常监测源，并生成相应边端设备的传输反馈结果； S4、边端设备根据从云端服务器接收的传输反馈结果，对当前时间整合的污水处理数据传输集进行协同优化，将优化后的污水处理数据传输集替换原有的污水处理数据传输集传输给云端服务器； 所述S2中得到污水处理数据的风险监测项包括云端服务器对边端设备传输的污水处理数据传输集提取特征中的各个元素； 污水处理数据的风险监测项相应风险评估值的计算公式，具体为: ； 其中，RVn表示污水处理数据的第n个风险监测项的风险评估值；En表示污水处理数据的第n个风险监测项对应的异常因子；所述En的值等于污水处理数据的第n个风险监测项在生成过程中所属异常项种类分别对应的异常因子中的最大值，所述异常项种类包括异常监测数据项、趋势变化异常数据项及数据协同关联异常项，且不同异常项种类在数据库中对应预置的不同异常因子，所述异常因子为常数；Pn表示污水处理数据的第n个风险监测项在最近预设时间段内，不属于相应传感器监测预置监测区间的传感器监测数据个数占相应传感器监测数据总个数的比值；PG（n，m）表示污水处理数据中与第n个风险监测项存在关联关系的第m个风险监测项在最近预设时间段内，不属于相应传感器监测预置监测区间的传感器监测数据个数占相应传感器监测数据总个数的比值；Mn表示污水处理数据中与第n个风险监测项存在关联关系的风险监测项个数；μ表示转化权重系数，且μ为预置的常数；SCR表示对比筛选函数，当Mn=0时，则判定；反之，则判定； 所述S3包括： 获取污水处理数据的风险监测项及相应风险监测项的风险评估值，将对应风险评估值大于预设风险值的每个风险监测项记为一个监测风险源；将污水处理数据中与监测风险源存在关联关系的每个风险监测项记为协同监测源；所述污水处理数据中所属边端设备的异常监测源包括相应污水处理数据的监测风险源及协同监测源； 生成相应边端设备的传输反馈结果的过程中，将第i个边端设备中第j个传感器对应的传输反馈结果记为F（i，j），具体计算公式如下： ； 其中，T（i，j）表示传输反馈前第i个边端设备中第j个传感器对应的数据采集间隔时长；BL（i，j）表示第i个边端设备中第j个传感器前一次接收传输反馈结果时对应的偏置系数；BD（i，j）表示第i个边端设备中第j个传感器当前的偏置系数；偏置系数等于相应传感器的偏置因子除以相应边端设备中各个传感器的偏置因子之和后的商；当传感器属于相应边端设备的异常监测源时，则相应传感器的偏置因子等于相应传感器的风险评估值；当传感器不属于相应边端设备的异常监测源时，则相应传感器的偏置因子为预置的常数； 所述S4中对当前时间整合的污水处理数据传输集进行协同优化时，获取当前时间整合的污水处理数据传输集，将当前时间整合的污水处理数据传输集中同一传感器在不同时间分别对应监测结果按时间先后顺序依次汇总后的集合记为相应传感器的第一优化备选集合；获取每个传感器的第一优化备选集合中各个元素分别对应的采集时间；将每个传感器的第一优化备选集合中任意相邻的两个元素对应采集时间之间的间隔时长记为tg，且tg为数据库中预置的常数；将tg的各个整数倍数值中与第k个传感器对应的传输反馈结果之间差值的绝对值最小的整数倍数值记为第k个传感器的优化时间反馈值； 将第k个传感器的第一优化备选集合中对应采集时间与第一个元素对应采集时间之间的间隔时长为第k个传感器的优化时间反馈值的整数倍的各个元素进行标记； 将当前时间整合的污水处理数据传输集中不属于各个传感器的第一优化备选集合内标记元素的数据删除后，所得结果作为对当前时间整合的污水处理数据传输集的协同优化结果。

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