高校后勤智能数据处理平台的设计与实现

传统基于Hadoop的高校后勤数据处理平台无法全面采集远程数据,并且未考虑警告信息缺失对系统故障分析的影响,存在效率差、误差高以及成本高的弊端。文中设计新的高校后勤智能化数据处理平台,平台整体架构包括展现层、应用层、服务层和数据资源层。平台通过数据采集现场控制子网实现监控中心对计量设备的全面数据采集与控制。平台软件设计维修管理模块工作流程,对高校设施与设备维修等进行管理;设计职工管理模块工作流程,对职工基本信息进行管理;通过信息融合算法保障警告信息缺失时平台对故障设备判断的准确性。实验结果表明:使用所设计平台后高校车辆耗油费用、室内温度、设备维修效率最高值分别为6.69万元、23.4℃和95.6%;误差控制在2.16%～2.54%,表明所设计平台可进行高效的、准确的高校后勤管理,节省后勤开支。     

云平台下海量数据冲击中的可视化调度平台设计

针对当前云平台调度中存在的问题,设计云平台下海量数据冲击中的可视化调度平台,其由海量数据采集模块、云平台模块和可视化调度模块组成。海量数据采集模块中的天线开始对海量数据进行采集和调频,并传递给数字信号处理器进行处理,其处理结果将传递给云平台模块。云平台模块利用Hadoop分布式计算技术,对海量数据采集模块的处理结果进行分析和计算,给出调度方案。调度方案将传递给可视化调度模块进行调度方案的可视化,以及调度工作的具体实施。平台软件对云平台模块中调度方案的产生流程进行设计。实验结果表明,所设计的平台拥有较好的计算性能和调度性能。     

基于协同节能理念的电网能效管理系统研究

针对当前电力能效管理方面遇到的问题,该文提出了电力公司与用户侧之间协同节能的理念,基于该理念设计出电网能效管理系统,并对海量数据挖掘与分析、能效管理模型、负荷分类和负荷短期预测、信息互动与共享等关键技术进行了研究。该系统为提升电力公司对用户侧用电行为与能效过程的分析能力、管理能力与控制能力打下坚实的基础,促进电网与用户侧协同节能,实现电网能效的最大化。     

基于无线传感器网络的数据采集系统研究

设计一种新的基于无线传感网络的数据采集系统,其由电源模块、无线模块和控制模块组成。电源模块为无线模块和控制模块提供电能,无线模块使用智能总线协议或低功耗射频协议从传感器中采集数据,控制模块利用MSP430F4250微处理芯片控制无线模块的采集工作,并对所采集到的传感器数据进行处理,处理后的数据将传回无线模块,用户通过控制模块设置数据交互标准,对无线模块中处理后的传感器数据进行提取。实验结果表明,所设计的系统拥有极小的采集误差和极低的无线通信误码率,较好地实现了设计目标。     

配电网规划中负荷预测实际问题及措施

随着智能电网和大数据技术的不断发展,传统的配电网负荷预测分析模式已无法满足需求.针对负荷预测基础数据准确性、电力用户侧数据有效性等方面的实际问题,结合云计算技术设计出基于大数据系统的负荷预测技术模型,用随机森林分析方法设计负荷预测实验,确保规划实施后配电网的安全、节能与可靠运行,从而最大限度地解决农村地区电网规划负荷预测难题.     

应用大数据分析的电网业务需求规划管理平台

为提升电力负荷预测能力和电网业务需求信息处理效果,设计应用大数据分析的电网业务需求规划管理平台。以大数据平台为基础,通过传输机制完成电网业务需求在平台内横向集成以及管理层面的纵向贯通;平台工作层的典型业务分析模块负责各类业务需求数据的综合查找、汇总分析、重点工程的走廊展示等相关信息分析;规划信息管理模块通过电网业务功能管理和规划指标管理,完成电网基本情况、电网建设情况、用电情况等内容存储以及电网业务需求分析。实验结果显示,所设计平台的电力负荷预测能力强、信息覆盖度高、信息处理效果好。     

数字多媒体数据采编系统设计与实现

当前多媒体数据采编系统对多媒体资料进行采编过程中存在响应效率低以及采编性能差等问题,为了解决该问题,设计并实现基于MVC模式的多平台数字多媒体数据采编系统。采用MVC模式将系统划分成视图层、控制层和模型层,通过Web Service向不同的平台提供服务。该系统包括用户控制模块、文档编写模块、文档审核模块以及文档发布模块。根据多媒体数据采编的运行流程,系统实现了多媒体数据的编写、审核、更正以及发布。实验结果说明所设计系统运行稳定,响应效率高,采编性能强。     

Hadoop分布式的海量图像检索

传统基于内容的图像检索方法通过相似度测量算法获取检索结果,对海量图像存在检索效率低和精度差的弊端,因此设计基于Hadoop分布式的海量图像检索方法,其基于Hadoop云平台对海量数码图像实施分布式运算,采集图像SURF特征,采用K-Means聚类方法将相似图像SURF特征聚集起来,通过TF-IDF数据挖掘技术对图像特征实施量化,进而基于Hadoop平台中的Lucene框架塑造海量图像数据的索引模块和搜索模块,依据用户输入的图像SURF特征塑造海量图像数据索引,完成相似图像的准确检索。实验结果说明,所提图像检索方法检索出的图像质量佳,对海量图像进行检索的效率和精度高。     

基于大数据技术的网络非法入侵检测系统研究

面对不同企业、事业机构数据信息资源的海量化,在广域网或局域网内面临的非法用户入侵、网络入侵攻击问题也不断增多,借助于大数据及云计算技术,对用户访问、网络数据流量进行检测和控制,成为网络非法入侵、异常数据发现与处理关注的重点。通过基于Hadoop分布式数据处理、Spark并行计算等大数据软件框架,构建起以入侵检测为主的网络拓扑结构,设置数据流量采集、检测分析、非法入侵报警等的控制管理模块,完成异构网络中多个数据传送节点的非法入侵、异常数据检测。     

面向智能电网峰值负荷降低的用电数据分析

随着用电负荷需求不断增加所引发的峰值负荷过载问题,文中建立了智能家居(SH)和智能电网(SG)服务器之间数据通信模型,给出了配电网负荷需求管理的总体条件,并提出了一种面向智能电网(SG)的负荷数据分析DR管理方法,通过对用户的SH收集用电数据进行分析,设计了峰值负荷情况下的DR决策,分别从用户、电力公司和瞬时负荷变化三个角度设计了不同的峰值负荷降低算法。仿真结果表明,所提出的方法在很大程度上有效地降低了配电网的峰值负荷。