基于大数据技术的停电计划辅助决策研究

针对当前计划编排过程中人工分析慢、校核结果不够优化等问题,本文借助大数据分析工具,基于初步计划、历史负荷信息等基础数据,研制开发停电计划辅助决策模块。该模块引入向量自回归时间序列算法预测检修计划时间内负载波动情况,运用K-means聚类分析等数据挖掘算法对负荷分布进行算法归类并确定权重分配,进而结合检修工期安排、安全性校核、工作承载力等要求,使用Python语言编制基于负荷信息的停电计划辅助决策模块,完成停电计划的自动编制及发布展示。最终实现停电检修基本信息“一键”输入、停电计划“一键”输出的效果,快速滚动修订各类停电计划,每次编排缩短20分钟的工作时间,按年使用频次6000次计算,节省2000人小时的工作量,节约大量人工成本,大大提高停电计划编制的效率和准确性。     

基于MapX的电子地图路径规划软件设计

文章设计了基于MapX的可视化电子地图路径规划软件,实现了地图操作中的放大、缩小、漫游、测距、图层控制等功能。该软件可作为交通道路电子导航使用,根据Dijkstra算法完成任意起始点和目的地之间的最短路径计算,提供求懈最短路径功能,根据蚁群算法求解真实路网的路径规划问题,可以在指定的节点范围内寻找一条最优路径,实现路径规划功能。该软件操作简单方便,用户很容易就可以掌握该软件的使用,实现旅游信息的快速查询,给用户带来了方便快捷的信息服务。     

最短路径在GIS中的实现和应用

最短路径问题是交通网络分析系统的一个基本问题，在理论上得到了广泛深入的研究。该文从应用的角度讨论了如何利用GIS技术来实现最短路径的查找，并列举了一个最短路径在GIS技术中的应用实例，为信息的图形化处理提供了一个参考。     

警用GIS辅助系统的实现

根据报警点位置的图形显示及生成消防预案的实际需求,使用MapObjects和ArcSDE开发警用GIS辅助系统。该系统根据警用特点显示110报警点,生成起点与目标点之间的最短路径,在报警点附近选择合适的警力出警。实现了警用GIS的重点单位消防预案生成功能及作战计划部署功能。在拉萨市的试用结果表明,其运行效果较好。     

GIS在军用车辆远程诊断系统中应用的关键技术研究

将GIS技术用于军用车辆远程诊断系统研发,目的是实现基于电子地图的维修资源图上可视化、车辆定位导航与最短路规划等功能。为了解决GIS系统数据管理与远程更新、最短路规划道路网重构两个问题,本文提出了地理数据组织与远程更新方法和道路数据拓扑重构技术,较好地解决了数据远程更新及图上展现问题,通过道路拓扑重构使得生成的最短路线更加符合军事实际。     

基于多数据元的新型配网智能可视化研究

本文基于多数据元实现了新型配网智能可视化设计,针对配网自动化改造工程,设计了配网智能可视化管控平台,着重探析了配网拓扑算法,并通过GIS平台构建了配网模型,规划了潮流计算算法。通过实现分析,得出结论,基于多数据元的新型配网智能可视化设计,不仅提高了工作人员的工作效率,降低了检修人员工作难度,还实现了数据价值与需求信息的筛选。     

“火警119”系统中通往火场最短行车路线的快速生成

“通往火场最短行车路线的确定”是”火警119系统”中要解决的问题之一。结合GIS的特点,设计了城市交通网的新的数据存储结构,并在此结构基础上实现了相应的最短路径算法,最后快速生成通往火场的最短行车路线。     

GIS中最短路径的求取及三维可视化

最短路径是GIS网络分析的主要问题之一,而经典的Dijkstra算法是目前解决这一问题的理论基础。论文在Dijkstra算法的基础上,根据Shape矢量地图的自身特点,对算法的存储结构和算法过程进行了相应的设计,完成了最短路径的显示。并且最终分别利用一种求交和插值算法,结合OpenGL实现了最短路径在三维地形(基于规则格网)中的可视化,从而为用户提供了一个更加真实沉浸的可视化环境。     

基于ArcGISEngine的电力规划数据可视化管理系统研究

设计并实现了插入式电力规划数据可视化管理系统,系统采用插入应用程序框架,并结合ArcGISEngine进行开发实现。数据录入采用主从表数据录人模式,融合了GIS的通用功能,建立图形工作站,实现数据的图形可视化管理;对数据引入双重关联验证机制保证空间和属性数据的一致性,而数据检验运用基于关联规则的校验方法,确保录入数据的准确性。运用该系统完成了对全国电力规划数据的收集整理,并且已经运用到全国电力规划系统中。     

基于半空间的最短路径算法模型研究

目前在GIS领域,对最短路径搜索问题的研究和应用较多,其中最短路径搜索算法的效率问题是普遍关注和在实际应用中迫切需要解决的问题.通过对基于Dijkstra最短路径搜索算法的优化途径的分析,提出了基于半空间的最短路径算法,并在VC 环境下设计相应的程序验证了此算法.应用该算法开发了"焦作市地理信息公共查询系统"系统,取得了比较满意的效果.     

基于ArcGIS Engine的电力规划数据可视化管理系统研究

设计并实现了插入式电力规划数据可视化管理系统,系统采用插入应用程序框架,并结合ArcGIS Engine进行开发实现.数据录入采用主从表数据录入模式,融合了GIS的通用功能,建立图形工作站,实现数据的图形可视化管理;对数据引入双重关联验证机制保证空间和属性数据的一致性,而数据检验运用基于关联规则的校验方法,确保录入数据的准确性.运用该系统完成了对全国电力规划数据的收集整理,并且已经运用到全国电力规划系统中     

基于PDA的GIS设计与实现

基于PDA的嵌入式GIS能为个人提供及时方便的地理信息查询服务,应用前景广阔.介绍了eMbedded VC++环境下开发GIS的相关技术.围绕最短路径的实现,通过自行提取道路网节点、路段信息保存到文本文件,引入自定义数据结构保存路网拓扑结构,相对于经典的Dijkstra算法提高了搜索效率.实现了位置点匹配的地图匹配算法,最后给出了系统实现效果,运行良好.     

基于动态交通的最短时间路径规划方法研究

基于动态交通信息的最短时间路径规划方法属于导航领域的最短路径问题。本文采用Dijkstra算法探讨基于实时交通信息的最短时间路径规划方法,通过对空间数据的存储管理和对网络拓扑结构的组织,提高最短路径计算速度,实现动态导航的最短时间路径规划。     

GIS最短路径分析中Dijkstra算法的优化

最短路径分析是GIS地理网络分析功能中的一个关键问题。Dijkstra算法是计算最短路径的经典算法，在对该算法分析的基础上，提出了基于面向对象的改进算法，大大降低了内存消耗，搜索效率明显提高。讨论了地理网络的数据存储结构和最短路径算法的具体实现，并通过实例验证表明，该算法是有效可行的。     

路网信息不完备条件下的动态最短路搜索

针对路网信息不完备性、路网结构特征和驾驶员习惯等因素,研究最短路搜索问题。提出以全局规划和局部规划相结合的动态最短路混合规划方法：全局规划中,基于参数d/l（起终点距离d与平均路段长度l之比）,确定路径搜索区域的椭圆方程,运用Dijkstra算法生成静态的全局最短路径;局部规划中,结合路网结构特征、突发事件影响范围,提出改进Bug算法,以避免车辆进入全局最短路径上发生的紧急事件或严重堵塞区域,实现动态诱导。仿真实验结果表明,混合规划方法能在路网信息不完备条件下实现最短路径动态诱导,有效避开拥堵区域。     

基于图论的物流配送最短路径比较研究

通过实例对比分析Dijkstra算法和Floyd算法特点及适用性,选用Dijkstra算法计算物流配送的最短路径,给出Dijkstra算法求解最短路径问题的实现方法及步骤并集成了一个小型系统,使用随机生成的数据进行最短路径求解,将生成的最短路径在随机生成的图上进行演示,并计算出两种算法执行时间,以期对物流配送中点对点的最短路径有所帮助。     

基于三维GIS技术的电网可视化展示研究

由于现有对电网覆盖范围界定不准确，导致可视化结果与实际数据信息结果有所出入，影响可视化效果。因此本文提出基于三维GIS技术的电网可视化展示研究。通过Beakers对有功功率进行测量，计算出电网各个供电区域的负荷，采用三维GIS技术将电网覆盖区域内的负荷数据转化为带有位置标签的三维信息，利用Apache Zeppelin将数据库中的电网信息转化为目标可视化效果。测试结果表明，设计方法可以实现对电网耗电类型、整体耗电量以及峰电量、谷电量、平电量的准确可视化展示，可视化结果与实际数据信息结果一致，可视化效果较好。     

GIS中最短路径搜索算法

文章讨论了一种在GIS环境下的最短路径规划算法,它根据用户给出的起始结点与目标结点以及必经结点序列和避开结点序列在建立的搜索图基础上分段查找最短路径,最后生成满足用户约束条件的最短路径。     

GIS领域最短路径搜索问题的一种高效实现

目前在 GIS领域 ,对最短路径搜索问题的研究和应用较多 ,其中最短路径搜索算法的效率问题是普遍关注和在实际应用中迫切需要解决的问题 .通过对基于 Dijkstra最短路径搜索算法的优化途径的分析 ,从算法本身和数据存储结构两个方面同时对此问题的解决方案进行了优化 ,提出了直线优化 Dijkstra算法 ,并进行了必要的证明和适用条件论述 .此方案应用到“全国主要城市间公路信息查询”系统中 ,取得了较为满意的效果 ,同时也给出了相关的测试数据     

基于边缘计算的变电站风险预警管控系统设计

为实现变电站风险预警的实多维度管控，设计基于边缘计算的变电站风险预警管控系统。感知层通过物联网设备采集变电站设备的运行相关数据，利用边缘设备和外部设备之间的通信传送数据至边缘层；边缘层接收数据后，通过通信协议解析该数据，完成数据的一致性，包装云服务下行数据传送至云计算层；云计算层利用云计算计算和分析变电站设备数据并传送至应用层；应用层采用支持向量机算法建立风险预警机制划分风险数据的属性、获取预警值，在此基础上，通过Logistic回归风险预测模型预测预警值对应的风险情况，得出故障发生概率完成变电站风险预警，同时将预警结果呈现在可视化界面，并由控制通道管控相应的风险预警。测试结果显示：系统的通信抖动结果均在15 ms以下，能够实现风险概率的计算，获取变电站各类风险预警数量，具备良好的工作能效，能多维度实现变电站风险预警管控。