云原生数据湖服务平台的设计与实现

云原生数据湖已经成为数据管理和分析领域的研究热点,相关技术和应用也得到了广泛的关注和探索。数据湖部署存在着成本高、组件之间兼容性差等问题,存算不分离制约着数据湖平台延展性,缺乏完备的数据入湖体系容易引起数据湖沼泽的形成,导致用户无法从中提取数据价值。该文设计并实现了云原生数据湖服务平台,平台以Kubernetes为底层构建云原生环境,结合容器技术将数据湖组件镜像化,同时设计数据湖存算分离方案来提高数据湖平台的可扩展性和可移植性,并配合监控、组装生产线将镜像容器化,实现数据湖上云操作。并建立用户入湖作业与云原生计算引擎之间的桥梁,对入湖信息进行预处理,提供多类型作业以满足多元化入湖场景,以统一catalog的方式将数据写入数据湖中。实际运行结果表明,该平台既提高了数据湖平台的灵活性和可靠性,又确保了元数据和数据资产的规范性存储。

基于数据感知的气象算法调度框架设计与应用

气象产品加工任务往往由不同算法组合而成,其状态对数据源具有高依赖性。高效感知数据状态,并及时合理启动调度,对提升气象产品加工的时效性至关重要。设计并建设了基于数据感知技术的气象算法调度框架,对比测试结果分析表明:在实时分析数据源到报状态的基础上,数据感知调度实现数据到报即算法启动运行,任务调度延迟较定时调度显著降低,由3784 ms降至11 ms。数据感知调度作为气象大数据云平台加工流水线的核心能力,已在国省部署并实时运行。目前在国家级业务中支撑19种核心业务算法的高效调度,日调度次数约为6.67×10^(5),平均调度延迟为31 ms;在省级业务中支撑14种算法的高效调度,日调度次数约为8×10^(4),平均调度延迟为156 ms。此外,数据感知调度实现了气象业务上下游算法的无缝串联,可为解决气象业务间的脱节问题、提升气象业务间的协同性提供解决方案。

智慧运营信息化建设探索与研究

随着全国城市轨道交通行业的快速发展,智慧运营已逐渐成为现代城市轨道交通的重要发展方向,而城市轨道交通信息化建设在智慧运营中又发挥着重要的基础支撑作用。近年来,在城市轨道交通信息化建设过程中,企业紧密围绕国家“十四五”发展规划纲要,整体统筹规划,分步建设实施,在信息化基础设施、应用信息系统建设及业务数据之间互联互通等方面积累了丰富的建设经验,取得了丰硕的建设成果和显著的经济社会效益,加快了城市轨道交通企业的数字化转型步伐,提高了企业精细化管理及乘客服务水平,降低了企业生产成本。文章立足于城市轨道交通企业在智慧运营中的信息化建设过程,分析了信息化建设方案中的重难点问题,提炼了信息化建设成果,从社会方面和经济方面总结了取得的效益。

基于大数据的多信息源线路跳闸故障识别方法

针对导致线路跳闸故障识别结果相对误差较高,线路跳闸故障的判断过程冗余的问题,提出基于大数据的多信息源线路跳闸故障识别方法。针对输电线路工作特点建立输电线路模型,采集电流信息,建立多信息源融合机制;应用大数据技术分析输电线路内混沌变量,识别特征数据中的异常数据,控制冗余变量;汇总多信息源线路异常数据,采用模糊聚类分类器完成跳闸故障识别。仿真实验结果表明,该方法应用后,相比正常状态线路电流幅值出现大幅度降低,其跳闸故障识别平均相对误差降低了13%与22%。

计算机仿真技术在输电线路运行优化中的应用

阐述配电线路安全运行管理中的问题及原因,探讨计算机仿真技术在优化过程中的应用。通过建立准确的模型和仿真环境,利用大数据分析和优化算法,提出一种基于计算机仿真的方法。

基于智能用电大数据技术的台区线损管理分析

阐述基于智能用电大数据分析的台区线损管理方法,通过对台区内的电力数据的采集、存储和分析,结合先进的智能算法和技术手段,实现对线损的实时监测、分析和预测,并提出改进措施。

智能计量和线损监控中应用大数据智能技术的研究

智能计量和线损监控是我国电力行业为了提高电能使用效率,降低电能基础设施建设成本的重要智能化手段,主要应用于在电力系统中采集与分析反窃电力数据、线路环境监测等,并通过搭建实时数据库结构及大数据处理平台的方式,充分发挥大数据智能技术在电力行业中计量与线损方面的作用。探讨智能计量和线损监控中大数据智能技术的应用,结果表明,通过利用大数据智能技术构建的智能计量和线损监控模型,能够有效检测线损的异常状态,且可以通过相关实验的方式,验证模型的可行性,进而体现智能计量和线损监控的应用价值和意义。

大数据在110kV线路故障预测与处理中的应用

阐述基于大数据技术开发一个电气线路故障预测与处理模型。采集并分析大量的电气线路故障数据,通过深度学习方法训练模型预测线路故障,并提出一种有效解决预测故障的处理策略。

35 kV及以下输电线路的故障检测与智能化维护

35 kV及以下输电线路在社会经济发展中扮演着至关重要的角色。随着电力系统的不断进步,对其安全稳定性的需求日益突出。文章深入探讨了35 kV及以下输电线路的故障检测与智能化维护,详细介绍了不同类型故障的特点,分析了传统方法的局限性,探讨了智能故障检测技术的未来趋势。此外,还深入讨论了关键技术细节,包括传感器与监测设备、数据采集与分析技术以及故障检测算法和相应模型,剖析了大数据分析、物联网以及人工智能技术在智能化输电线路维护领域的应用,并展望了未来发展。

用电检查中的营销大数据技术应用

阐述营销大数据技术的应用策略,包括构建大数据处理平台结构体系、基于数据分析的线损管理、数据挖掘和主站采集技术。探讨用电检查中的营销大数据技术优化,从而提高反窃电检查效果。

基于大数据的配电网架空线路工程造价预测研究

随着电力行业的不断发展,精确的工程造价预测变得尤为重要,但传统工程造价预测方法已无法满足日益复杂的电力工程需求。借助大数据技术的工具和方法,能够更准确、更高效地进行工程造价预测,从而提高资源利用效率、降低成本,以确保工程的可持续发展。

Leaping prediction oftwo big earthquakes MS>7 in 1996～1997

ｎ１９９１，ｗｅｆｏｕｎｄｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｂｉｇｅａｒｔｈｑｕａｋｅａｃｔｉｖｉｔｉｅｓａｌｏｎｇｔｈｅｌａｔｉｔｕｄｅｌｉｎｅｏｆ３５°ｉｎＣｈｉｎａｈａｖｅａｐｅｒｉｏｄｏｆ６０ｙｅａｒｓａｎｄｉｔｓｍｕｌｔｉｐｌｅ，ｔｈｅｅｐｉｃｅｎｔｅｒ...

大数据时代教育评价的价值重构与逻辑理路

社会的深刻变化与大数据的创新应用为人才培育提供了新思路和新方法。本研究以人的发展为基点,发现大数据时代教育评价呈现出数字技术赋能下虚实耦合的评价主体角色、大数据支持下的“教-学-评”一致性关系模式、大数据时代基于证据的全息评价图景等样态,体现出人对技术的解放性依附、人与技术生态的交互性创生和人对技术伦理的规范性审查三大价值表征。故而提出教育评价应以高质量育人意识领航的价值认知、多模态数据关系下的育人实践和多中心学生智慧在场的文化生态建构,来推动大数据时代教育评价的内涵式创新。

基于高分遥感图像处理技术的公路勘查方法研究

针对公路高分遥感勘测技术中,遥感图像易受天气干扰、数据分析精确度低等问题,研究了基于高分遥感图像处理技术的公路勘查方法。设计了双行信息采样电路以及采样信息保持电路,实现了公路勘查过程中的高清图像信息采集,由此避免因自身电源频率、外部磁场等因素的干扰而产生图像噪点,保证采集图像信息的准确性。此外,采用一种暗通道先验模型去云雾技术,能够有效排除云雾天气对遥感图像采集的干扰。通过基于Storm的大数据算法,提高系统的整体数据分析及传输能力。试验结果表明,该方法不仅增强了去云雾能力,还可以还原正常图像85%左右的图像特征点。该方法具有很强的数据处理、抗干扰以及数据传输能力。

经管学院闭环式运筹学课程教学体系构建

针对经管学院学生对于运筹学课程学习效果不理想的现状,构建闭环式的运筹学课程教学体系。通过丰富课堂理论教学形式,激发学生的学习兴趣和自主性,根据专业特点设置实验课程,同时强调决策建议环节,打破学生以往从建模到算法再到最优解的单向运筹学思维方式。此外,通过融合大数据知识,完善整个运筹学解决问题流程。并且借助线上平台和技术,做到学习过程可控性。通过闭环式教学体系构建,以提高学生的学习效果及掌握运筹学解决问题的思维模式。

地铁线路坡度对道岔纵向力学特性的影响

建立了地铁线路9号道岔纵向力学特性有限元分析模型。基于模型分析获得了列车荷载的最不利加载位置。研究了在列车制动荷载、温度荷载及两种荷载组合作用下,线路坡度对道岔纵向力学特性的影响。研究结果表明:当列车第3节和第4节车辆相邻的两个转向架处于尖轨上时,对道岔受力与位移最为不利;道岔结构纵向位移与纵向力随着坡度、温度变化的增大均呈线性增大;在最不利工况时,30‰坡度上的道岔的钢轨强度及纵向位移均满足规范要求。

基于大数据的配网同期线损监测分析

电网系统在现代的社会活动中发挥着越来越重要的作用,供电企业为了提升对电力电网参数的管理水平,在电网系统中引入了大数据。大数据的应用是以电网系统的电力设备为基础,通过利用在电力设备中采集到的电力信息参数作为数据基础,实现电网数据信息的交互以及电网系统状态的监控。通过对配电网同期线损监测方面的数据信息融合进行分析探究,旨在提升电网系统的数据和信息化水平。

大数据驱动的产线集群综合设备效率精准监测

随着国际竞争日益激烈,制造车间更多地关注产能与设备效率,以期通过降低停机时间、减少无效浪费,实现产能提升,从而摊薄成本,增加企业竞争力。有鉴于此,从工业大数据角度出发,以设备密集型产线集群设备综合效率(OEE)精准在线监测为目标,从时间维度和空间维度分析,以前后两个治具加工间隔、治具片数、检测时间、治具引脚数等为特征空间,构建基于合成少数类过采样技术和多层感知器神经网络分类模式的停机类型模式识别方法(SMOTE-MLP),实现不平衡数据处理与停机类型的精准划分,摒弃传统线下计算的方式,为时间稼动率、性能稼动率、良率以及OEE的在线、实时计算提供了可能,形成一套以工业大数据为驱动的、设备密集型产线集群OEE精准在线监测的理论和方法,为智能车间分析与优化提供一套可行方案。

大数据技术在智能计量和线损监控中的应用

阐述基于大数据技术的智能计量和线损监控系统特点,包括反窃电数据的采集与分析、对线路环境监测,创建实时数据库架构、建立大数据处理平台,探讨大数据技术在智能电网中的应用趋势。

基于大数据与线路画像的干线断线故障自适应判别方法

针对干线断线故障特征无序化、整体判别过程自适应系数不稳定、判别误差增大的问题,引入大数据与线路画像两种算法,提出了一种干线断线故障自适应判别方法。分析干线断线故障点特征,构建线路画像,结合干线运行大数据,生成干线断线画像,改善判别方法自适应能力。分析低压位置的侧方位相电压关系,在现有画像结构中干线空闲位置上引入一组参量,判别通过变压器母线电压是否大于额定电压,二次利用大数据算法优化判别函数,自适应判别整体干线断线故障。仿真测试结果表明,该方法能够有效解决判别误差偏大问题,且整体适应性良好,满足实际应用要求。