" 物联网与工业大数据"的相关文章

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摘要:针对电力系统发展规划、需求侧管理、电力市场的理论和模拟研究工作对时序性、互动性、随机性生产模拟的需要,在智能工程的空间基础和方法工具支持下,根据复杂适应系统框架建立了生产模拟模型。模型通过用户需求模块、电网企业调度模块、电力市场模块和电源企业生产模块模拟电力系统的不同环节和功能,利用k-means聚类法、整数规划法等算法,模型实现了对系统的生产模拟,模拟结果与实际数据差异在可接受范围之内,可以在电力发展规划、需求侧管理、电力市场等相关分析研究方面起到一定支撑作用。

摘要:从海量的装备试验数据中,利用大数据挖掘思想建立装备大数据分析处理与智能信息服务,是开展装备数据工程建设的关键技术之一。分析了装备试验数据的特点,结合大数据处理分析思想,提出了一种装备大数据模型,以海军装备试验为例,进一步分析了模型的特点,为装备数据工程的建设提供了一种技术路线参考。

摘要:传统粮库粮食温度测量中,测温节点的室内定位精度依赖大量信标节点,给实际的工程应用带来了极大不便。为简化应用模型,根据无线电波的距离衰减曲线特性建立差分定位模型,提出了基于接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)差分定位模型的粮库测温节点定位方法。模型采用动态信标节点,根据RSSI值依次确定距离信标节点最近的未知节点,最终实现全部节点的定位。实验表明,基于RSSI差分定位模型的粮库测温节点不需要额外布置信标节点,可以降低环境随机误差,而且定位精度高于传统测距定位模型。

摘要:为提高草原生鲜产品的物流水平,促进草原生鲜产品物流的转型升级,提出了一种新的云物流概念。在此基础上,设计了一种面向草原生鲜产品的共享云物流资源优化调度算法。该算法首先运用DFS、Mapreduce等大数据相关技术,实现并行计算并设计新的物流资源封装与组织形式,分析当前云物流资源调度算法方面存在的问题并提出解决方案。面向草原生鲜产品的共享云物流资源优化调度算法采用动态NSGA-II(多目标遗传算法)资源规划模型,寻找NSGA-II模型的快速求解方法,为云物流突破发展瓶颈提供解决方案。实验表明,该算法调度高效、适用性强、稳定性好,能有效提高当前草原生鲜物流的水平,能够促进当前物流企业的转型升级。

摘要:随着电力通信技术的发展,产生了大量分布式电力通信子系统以及海量电力通信数据,在海量数据中挖掘重要信息变得十分重要。聚类分析作为数据并行化处理和信息挖掘的一个有效手段,在电力通信中得到了广泛的应用。然而,传统聚类算法在处理海量电力数据时已不能满足时间性能的要求。针对这一问题,提出了一种基于MapReduce模型的并行化k-medoids聚类算法,首先采用基于密度的聚类思想对k-medoids算法初始点的选取策略进行优化,并利用Hadoop平台下的MapReduce编程框架实现了算法的并行化处理。实验结果表明,改进的并行化聚类算法与其他算法相比,减少了聚类时间,提高了聚类精度,有利于对电力数据的有效分析和利用。

摘要:针对传统短期负荷预测中预测模型缺乏自适应性、预测影响因素复杂难于筛选的问题,提出一种结合自适应技术的岭回归预测模型。通过引入岭回归技术,能在预测中多方面考虑各种复杂因素而不会受到因素间多重共线性的影响;引入虚拟预测日,同时设置不同权重对相似历史样本进行自适应筛选并训练,能够对每一个预测日减小预测误差。算例分析表明,应用结合自适应技术的岭回归预测方法后,实际预测误差得到显著降低。

摘要:随着现代信息技术的高速发展,机器视觉技术已经成为研究应用的一个热点,并且结合自动化技术的机器人也更加趋向于智能化以及多功能化。由Arduino单片机、液晶显示屏、NRF2401L无线通信模块等构成该机器人的基础下位机硬件系统,具备无线传输数据、人机交互等功能;使用Python语言、结合机器视觉算法构建了笔迹识别模型,并将在上位机中识别好的信息通过NRF2401L无线通信传输至下位机硬件。

摘要:电网作为一个典型的物联网应用,电力无线专网上行调度过程中存在业务服务质量得不到保障、系统吞吐量低和资源分配不连续等问题,因此提出了基于业务优先级的电力无线专网上行动态资源调度算法。通过研究电力无线专网承载业务的特点,对业务优先级进行评定,并结合TD-LTE资源分配的特点,针对不同业务设计不同的调度方法。仿真结果表明,所提算法能有效提高系统吞吐量,并保障业务QoS,改善业务传输性能。

摘要:根据中高龄老人的日常生活监护需求,设计一种智能监护系统,由实时监护设备、网络传输模块、监护中心服务平台3部分组成。内部集成多个高精度传感器,采用RTOS实时操作系统,通过多维度的数据组合全方位实时监测到老人的活动数据以及周边环境数据,并上传到监护平台。针对现实应用中系统误报率高的问题,采用个性化异常判定算法与CRC校验技术,在精准预测的同时,有效降低误报率。试验表明,系统可以对老人活动数据以及周边环境实现智能远程实时监控、判断、报警、预测等功能,并减少约95%的误报率。

摘要:为了提高第五代物联网(5G IOT)系统的能量效率(EE)性能,提出了一种EE优化方案。在引入大规模MIMO系统的前提下,所提方案采用迫零波束成型(ZF-BF)接收,利用天线的选择睡眠机制进行部署,通过联合优化基站的发射功率和激活天线数量来最大化系统EE性能。根据EE方程的制定,EE优化问题被定义为分数规划问题,采用Dinkelbach算法将分数规划问题转换为减式形式,使得能效性能可在超快的收敛速度下达到最优。仿真结果表明,所提出的方案以较少的迭代次数获取最优的EE,并且比现有方案显示出更好的EE性能。