光伏发电管理系统的设计与实现
这是一篇关于光伏发电,功率预测,Docker调度,CNN-LSTM,改进蚁群算法的论文, 主要内容为太阳能的广泛利用推动了光伏发电产业的发展,传统的电能采集方法易受人为因素影响,实时性差、可靠性低。另外,传统企业将物联网设备接入独立开发的系统或第三方平台进行功能显示和管理。随着设备类型的增加,系统的兼容性、可扩展性和稳定性都很差。同时,在物联网时代,数据也变得越来越重要。因此,建立以数据为中心、高可用性的光伏发电管理系统具有实际应用价值。针对上述问题,本文通过新型的光伏设备接入协议弥补原有固化协议的不足,有效保证系统安全性;利用多种传感器上报数据解析规则改善设备不兼容问题,保证系统的稳定性;改进Docker的调度算法提升集群的资源利用率。同时对光伏发电功率进行预测,及时对异常数据告警。本文针对以上现状进行研究,主要工作包括以下三个方面:(1)本文提出将卷积神经网络与长短期记忆网络相结合的混合神经网络架构应用于实际工业场景中,以提高光伏发电功率预测准确性。通过一维卷积预处理单变量的数据,并经过两层时间卷积运算后将其转变为多维数据,增强长短期记忆网络的预测能力。同时将单步预测扩展为多步预测策略,在实际工程应用中,仅利用系统中的光伏发电历史数据,即可进行短期、中期和长期的功率预测,证明该混合模型具有很好的鲁棒性。(2)本文将改进蚁群算法应用于Docker容器调度,解决资源利用率和负载不均衡问题。所提出的改进算法考虑了历史调度,从而增强调度决策。在相同的配置下,将该算法与基本蚁群算法(ACO)和先来先服务算法(FCFS)进行比较,实验结果表明,所提出的算法在响应时间和吞吐量方面具有优势,可以提高系统的整体性能。(3)本文设计并实现了一个数据可监控、可分析、可连通的光伏发电管理系统。采用前后端分离思想,针对传统物联网架构进行优化改进,引入容器化技术、使用消息队列异步消费等,搭建集数据采集模块、管理平台模块、光伏发电功率预测模块、数据存储模块和后台服务模块于一体的完整系统,通过功能性测试和非功能性测试验证了系统的实用性,并在系统正式上线投入使用中取得预期效果。
无人机调度算法研究与管控平台设计
这是一篇关于无人机,调度算法,改进蚁群算法,管控平台,SSM框架的论文, 主要内容为无人机调度是多无人机执行任务的关键环节,合理的安排无人机调度方案以使得无人机系统收益最大、代价最小具有重要的意义。同时,一个可管控多架无人机的管控平台也逐渐成为研究的热点,它的研究对整个无人机系统的实际应用有着重要的意义。本课题在无人机调度算法研究的基础上,完成了无人机管控平台的设计。在无人机调度算法方面,首先明确了无人机调度的相关概念,讨论了调度的约束条件及目标函数,并为其建立数学模型,在理论上对无人机调度进行了研究并选定了蚁群算法来解决无人机调度问题。详细介绍了蚁群算法的原理,同时对基本蚁群算法的优缺点及参数进行了分析,针对蚁群算法收敛速度较慢且易收敛于局部最优解的缺陷,在算法前期利用K-means与细菌觅食算法相结合的聚类技术动态调整蚁群算法的参数,算法后期利用遗传算法进行改进使其跳出局部最优,并将改进的蚁群算法应用到无人机调度中验证了算法的有效性。对改进的蚁群算法进行了仿真测试,结果表明该算法不仅提高了无人机调度效率,而且使无人机资源得到了更充分的利用,更好的发挥了无人机的优势。在无人机管控平台方面,首先进行了需求分析,然后介绍了平台涉及的相关技术与理论,最后完成了管控平台的设计实现。平台基于SSM(Spring MVC+Spring+Mybatis)框架,采用 B/S 架构,利用 Java、html、JavaScript 等语言,使用SQL Server数据库等进行开发设计,可同时管控多架无人机,主要实现了用户登录、无人机管理、硬盘录像机管理、视频管理、航线管理、指令控制及飞行数据显示等功能,并将无人机调度算法求得的调度方案应用于航线管理模块。测试表明,无人机管控平台,其能够稳定、准确地实现对无人机的管理与控制,实时地发送任务指令并接收、显示无人机数据,可靠性高、通信实时性强。
光伏发电管理系统的设计与实现
这是一篇关于光伏发电,功率预测,Docker调度,CNN-LSTM,改进蚁群算法的论文, 主要内容为太阳能的广泛利用推动了光伏发电产业的发展,传统的电能采集方法易受人为因素影响,实时性差、可靠性低。另外,传统企业将物联网设备接入独立开发的系统或第三方平台进行功能显示和管理。随着设备类型的增加,系统的兼容性、可扩展性和稳定性都很差。同时,在物联网时代,数据也变得越来越重要。因此,建立以数据为中心、高可用性的光伏发电管理系统具有实际应用价值。针对上述问题,本文通过新型的光伏设备接入协议弥补原有固化协议的不足,有效保证系统安全性;利用多种传感器上报数据解析规则改善设备不兼容问题,保证系统的稳定性;改进Docker的调度算法提升集群的资源利用率。同时对光伏发电功率进行预测,及时对异常数据告警。本文针对以上现状进行研究,主要工作包括以下三个方面:(1)本文提出将卷积神经网络与长短期记忆网络相结合的混合神经网络架构应用于实际工业场景中,以提高光伏发电功率预测准确性。通过一维卷积预处理单变量的数据,并经过两层时间卷积运算后将其转变为多维数据,增强长短期记忆网络的预测能力。同时将单步预测扩展为多步预测策略,在实际工程应用中,仅利用系统中的光伏发电历史数据,即可进行短期、中期和长期的功率预测,证明该混合模型具有很好的鲁棒性。(2)本文将改进蚁群算法应用于Docker容器调度,解决资源利用率和负载不均衡问题。所提出的改进算法考虑了历史调度,从而增强调度决策。在相同的配置下,将该算法与基本蚁群算法(ACO)和先来先服务算法(FCFS)进行比较,实验结果表明,所提出的算法在响应时间和吞吐量方面具有优势,可以提高系统的整体性能。(3)本文设计并实现了一个数据可监控、可分析、可连通的光伏发电管理系统。采用前后端分离思想,针对传统物联网架构进行优化改进,引入容器化技术、使用消息队列异步消费等,搭建集数据采集模块、管理平台模块、光伏发电功率预测模块、数据存储模块和后台服务模块于一体的完整系统,通过功能性测试和非功能性测试验证了系统的实用性,并在系统正式上线投入使用中取得预期效果。
光伏发电管理系统的设计与实现
这是一篇关于光伏发电,功率预测,Docker调度,CNN-LSTM,改进蚁群算法的论文, 主要内容为太阳能的广泛利用推动了光伏发电产业的发展,传统的电能采集方法易受人为因素影响,实时性差、可靠性低。另外,传统企业将物联网设备接入独立开发的系统或第三方平台进行功能显示和管理。随着设备类型的增加,系统的兼容性、可扩展性和稳定性都很差。同时,在物联网时代,数据也变得越来越重要。因此,建立以数据为中心、高可用性的光伏发电管理系统具有实际应用价值。针对上述问题,本文通过新型的光伏设备接入协议弥补原有固化协议的不足,有效保证系统安全性;利用多种传感器上报数据解析规则改善设备不兼容问题,保证系统的稳定性;改进Docker的调度算法提升集群的资源利用率。同时对光伏发电功率进行预测,及时对异常数据告警。本文针对以上现状进行研究,主要工作包括以下三个方面:(1)本文提出将卷积神经网络与长短期记忆网络相结合的混合神经网络架构应用于实际工业场景中,以提高光伏发电功率预测准确性。通过一维卷积预处理单变量的数据,并经过两层时间卷积运算后将其转变为多维数据,增强长短期记忆网络的预测能力。同时将单步预测扩展为多步预测策略,在实际工程应用中,仅利用系统中的光伏发电历史数据,即可进行短期、中期和长期的功率预测,证明该混合模型具有很好的鲁棒性。(2)本文将改进蚁群算法应用于Docker容器调度,解决资源利用率和负载不均衡问题。所提出的改进算法考虑了历史调度,从而增强调度决策。在相同的配置下,将该算法与基本蚁群算法(ACO)和先来先服务算法(FCFS)进行比较,实验结果表明,所提出的算法在响应时间和吞吐量方面具有优势,可以提高系统的整体性能。(3)本文设计并实现了一个数据可监控、可分析、可连通的光伏发电管理系统。采用前后端分离思想,针对传统物联网架构进行优化改进,引入容器化技术、使用消息队列异步消费等,搭建集数据采集模块、管理平台模块、光伏发电功率预测模块、数据存储模块和后台服务模块于一体的完整系统,通过功能性测试和非功能性测试验证了系统的实用性,并在系统正式上线投入使用中取得预期效果。
面向机动性的跨域业务可靠路由规划子系统设计与实现
这是一篇关于机动性网络,聚合拓扑,路由规划,改进蚁群算法的论文, 主要内容为随着现代信息技术的快速发展,业务通信系统在各行各业有着越来越深入的应用,各色各样的网络类型层出不穷,业务场景也因此越来越多样化。机动性网络就是为了保障某群体在机动中与其他单位进行信息传递而建立的网络,是一种特殊的通信手段,被广泛用于抢险救灾、大型活动保障等场景。由于此种网络具有机动性,跨域业务通信的高可靠性就成为有效通信必要的保障,因此在机动性网络中可靠跨域业务路由规划的研究是非常必要的。针对机动性网络中跨域业务的特点,需要保障跨域业务路由的可靠性,现有的研究成果中对于这种机动性强的跨域网络进行业务路由规划的研究比较少,难以满足此种情况下的需求,所以本文针对上述问题设计并实现了面向机动性的跨域业务可靠路由规划子系统,该系统基于B/S架构为用户进行跨域业务的路由规划,在保证用户所要求的业务时延、带宽条件下,提升最终规划的跨域业务路由的可靠性。本文对面向机动性的跨域业务可靠路由规划子系统的核心功能——创建业务时的路由规划进行了详细的设计实现,首先针对跨域信息交互提出了多域协同的交互机制,利用聚合拓扑算法进行拓扑交流形成全局视图,在此基础上提出了基于改进蚁群算法的链式业务可靠路由规划算法,在改进蚁群算法中引入链路失效因子,在全局信息素更新策略中引入次优路径的更新和基于粒子群算法的寻参蚂蚁,该算法将时延、带宽和链路失效因素进行综合考量,在保证跨域业务时延、带宽的情况下,提高了跨域业务路由的可靠性,最后通过实验仿真验证了本文提出的算法是有效且符合预期的。本文对面向机动性的跨域业务可靠路由规划子系统进行了详细的需求分析,并根据需求进行了系统的详细设计,最后基于SpringBoot框架进行了编码实现,并对系统的主要功能进行了测试,测试结果证明本系统的功能符合预期,可以为机动性网络中的用户提供可靠服务。
基于改进蚁群算法的多目标枢纽机场停机位分配与系统开发
这是一篇关于枢纽机场,停机位分配,改进蚁群算法,JavaWeb,MatlabControl的论文, 主要内容为随着国民经济的快速发展和人民生活水平的提高,航空运输作为一种方便、舒适、快捷的空中交通方式,乘坐比重愈来愈大。停机位作为机场极其稀缺和昂贵的重要资源,是实现航班快速安全停靠,保证航班之间有效衔接,提高整个机场系统容量和服务效率的一个关键因素。停机位分配的不合理,不但增加航班的延误、资源利用率下降,造成旅客满意度的下降,而且还增加了航空公司和机场的运营成本。本论文以枢纽机场停机位关键资源优化分配复杂问题为背景,综合运用建模方法、蚁群优化算法与仿真技术,开展了以下几方面的研究工作:(1)以旅客步行距离最短、停机位空闲时间最均衡、航班占有率最大为优化目标函数,构建了枢纽机场停机位分配多目标优化模型,采用了加权法进行无量化处理。(2)针对蚁群优化算法(ACO)的收敛速度缓慢和容易陷于局部最优的不足,对蚁群优化算法选择概率、信息素挥发系数和信息素更新进行了改进,提出了一种改进的蚁群优化算法(PTVACO)。通过旅行商问题,对PTVACO算法优化性能进行比较分析,结果表明PTVACO算法具有较好的收敛性、求解精度和搜索能力。(3)将PTVACO算法应用于求解枢纽机场停机位分配多目标优化模型,提出一种基于PTVACO算法的枢纽机场停机位分配方法。通过广东白云机场实际航班数据,来验证了方法的有效性。结果表明该枢纽机场停机位分配方法能够有效提高停机位的利用率和均衡性,以及乘客的满意程度,有效提高了整个枢纽机场的综合运营能力。(4)采用JavaWeb技术研发了枢纽机场停机位分配系统,并利用MatlabControl技术实现了该系统与Matlab程序之间的交互。
面向机动性的跨域业务可靠路由规划子系统设计与实现
这是一篇关于机动性网络,聚合拓扑,路由规划,改进蚁群算法的论文, 主要内容为随着现代信息技术的快速发展,业务通信系统在各行各业有着越来越深入的应用,各色各样的网络类型层出不穷,业务场景也因此越来越多样化。机动性网络就是为了保障某群体在机动中与其他单位进行信息传递而建立的网络,是一种特殊的通信手段,被广泛用于抢险救灾、大型活动保障等场景。由于此种网络具有机动性,跨域业务通信的高可靠性就成为有效通信必要的保障,因此在机动性网络中可靠跨域业务路由规划的研究是非常必要的。针对机动性网络中跨域业务的特点,需要保障跨域业务路由的可靠性,现有的研究成果中对于这种机动性强的跨域网络进行业务路由规划的研究比较少,难以满足此种情况下的需求,所以本文针对上述问题设计并实现了面向机动性的跨域业务可靠路由规划子系统,该系统基于B/S架构为用户进行跨域业务的路由规划,在保证用户所要求的业务时延、带宽条件下,提升最终规划的跨域业务路由的可靠性。本文对面向机动性的跨域业务可靠路由规划子系统的核心功能——创建业务时的路由规划进行了详细的设计实现,首先针对跨域信息交互提出了多域协同的交互机制,利用聚合拓扑算法进行拓扑交流形成全局视图,在此基础上提出了基于改进蚁群算法的链式业务可靠路由规划算法,在改进蚁群算法中引入链路失效因子,在全局信息素更新策略中引入次优路径的更新和基于粒子群算法的寻参蚂蚁,该算法将时延、带宽和链路失效因素进行综合考量,在保证跨域业务时延、带宽的情况下,提高了跨域业务路由的可靠性,最后通过实验仿真验证了本文提出的算法是有效且符合预期的。本文对面向机动性的跨域业务可靠路由规划子系统进行了详细的需求分析,并根据需求进行了系统的详细设计,最后基于SpringBoot框架进行了编码实现,并对系统的主要功能进行了测试,测试结果证明本系统的功能符合预期,可以为机动性网络中的用户提供可靠服务。
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