电力物联网的边缘感知自适应数据处理技术研究

设计了一种新型边缘感知自适应数据处理技术,通过边缘感知传感器完成电力物联网数据的实时采样,利用数据衰减记忆(MA-STUKF)算法完成样本数据的精确快速计算,利用逻辑加密标识(SHA-1)算法对计算出的数据进行分类标识。最后通过MATLAB对本研究和传统数据处理方法进行均值方差仿真比较,数据波动范围在20%~35%之间,而且电力数据的计算结果准确度达到98%,边缘数据的计算结果也能达到80%以上。

立体交通工程大体量三维空间数据管理方法研究

交通工程行业数据平台普遍存在数据来源广泛、数据类型异构、数据存储量巨大以及数据展示效果差等问题。本文针对上述平台存在的问题进行研究,基于三维GIS、物联网、大数据等新一代信息技术,提出适用于交通工程行业大体量三维空间数据的管理方法,对大体量三维空间数据进行轻量化、web GL渲染及交通边缘数据处理,有效解决了模型渲染瓶颈并提高了渲染效率,对于交通工程的数字化发展产生积极的作用。

定襄法兰专业镇工业互联网平台规划与设计

工业互联网平台作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物,全面连接工业经济全要素、全产业链、全价值链,通过全面构建新型工业生产制造和服务体系,赋能企业数字化、网络化、智能化转型升级。基于此针对定襄法兰专业镇研究规划了工业互联网平台设计方案,赋能定襄专业镇产业高质量转型发展。

基于强化学习算法的能源工业云网智能接入方法研究

针对多种通信协议结合强化学习算法设计一个通用的可智能解析的协议接口,加快协议间的模式匹配,降低数据传输的延时性,提高工业物联网的时效性。实现无缝切换不同的数据接口以适应不同的网络通信模式。同时,如何通过强化学习使获取的动作策略确定一种统一的数据接口规范,可使得平台接入体系对于多源异构电工装备的数据达到良好的兼容性,为电工装备智慧物联体系与应用提供数据基础。