6篇关于能耗的计算机毕业论文

今天分享的是关于能耗的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到能耗等主题,本文能够帮助到你

能源在线实时监测系统的研究与设计

这是一篇关于能耗,能源监测,节能,可视化,实时监测的论文, 主要内容为随着社会的不断发展,能源需求不断增加。能源短缺、环保要求等因素促进能源利用的精细化、信息化、规范化。设计一个能源在线实时监测系统,实现对企业能源生产消耗过程的实时监测,提高能源利用效率和增加效益。解决能源利用效率低,降低企业能源消耗,实现节能减排的要求具有重要的意义。本文分析了能源监测管理的国内外研究现状,结合实际情况设计了能源在线实时监测系统的整体框架结构。系统采用B/S架构,运用Java技术进行后台开发,前端采用HTML、JavaScript等技术,使用Echarts实现可视化展示。后台代码采用MVC模式分层编写。系统整体框架采用Hibernate、Spring、Struts进行实现。能源在线实时监测系统监测电力、供热、燃气、新能源等能源生产消耗情况,为企业提供实时能源生产消耗数据。系统主要分为四个板块,分别为电力板块、供热板块、燃气板块、新能源板块。首页总体预览能源的消耗情况,并在每个板块监测不同的能源介质并以饼图、折线图、柱状图等多种形式可视化能源生产消耗过程,详细的展示能源生产消耗的具体信息。同时每个板块以电子地图的形式展示企业的位置,并在鼠标停留在指定位置时电子地图上显示关键的能源生产消耗信息。最后,对能源在线实时监测系统进行了各功能模块的实现,对能源生产消耗实现集中管理。直观、及时地了解能源生产消耗信息,提高能源利用效率,能源合理高效使用,降低能源费用,同时节能减排也为保护环境贡献力量。

能源计量数据公共平台系统设计与实现

这是一篇关于资源浪费,能耗,MVC,Oracle的论文, 主要内容为随着我国社会经济的发展，粗放的发展模式带来的弊端已经严重影响到我国的经济社会发展，特别是资源浪费和环境污染问题，已成为亟需解决的问题。目前，我国加速经济转型，对能源的消耗提出了更高要求，能效的高低将直接影响我国经济社会的发展，不仅对我国的宏观政策产生影响，而且对人们的生活环境也造成了直接影响。针对资源浪费问题，国家提出并制定了有关节能减排的基本国策，国务院把节能减排作为宏观调控经济结构的重要手段。效能管理平台是通过计算机技术为政府相关部门，提供可靠、统一的能源计量数据，以便解决目前能耗数据不准确、不及时、管理混乱的问题，从而促进节能减排目前的实现。在目前的效能管理平台中，由于用能单位管理方式、生产工艺、技术方案等不同，导致平台收集到的数据不能统一计算，计算复杂度大大增加，并占有大量资源，给效能管理造成了很大的不便。针对目前能源计量数据平台收集数据不统一的问题，本文基于国内外信息化管理平台的基础上进行研究。系统开发基于J2EE的B/S结构，采用MVC开发模式，进行组件式开发，建立一套计量数据公共平台，从而满足政府对企业的监控。在本系统的应用层，将使用Struts2、hibernate、spring和EXTJS等框架技术。在能效检测时，数据量将会很大，因此本系统将采用Oracle数据库作为支撑。本系统将主要实现数据采集接口、能耗监测管理、能效分析管理、统计分析管理、系统管理和考核管理等功能模块。本系统完成后，将形成一个能源计量数据公共平台，政府和企业都可以通过这个平台对效能进行统计分析。系统通过接口方式收集数据，然后根据不同的需求，进行统计分析，直观展示给管理者，从而增强能源计量监督管理，提升能效及能源管理水平，为我国各级政府和相关单位实施能源、能耗统计监测提供准确的依据。在本系统的实现过程中，数据传输是本系统研究的一个难点，通过何种方式能够把各个企业的能耗数据准确、快速的收集到本系统中，是下一步工作的重点。

基于改进候鸟优化算法的柔性作业车间调度研究

这是一篇关于柔性作业车间调度问题,候鸟优化算法,高维多目标优化问题,能耗,组合权重决策的论文, 主要内容为由于复杂性和实用性,车间调度问题(Job Shop Scheduling Problem,JSP)一直是生产调度领域非常重要的研究对象之一。柔性作业车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem,FJSP)作为一种更加灵活的JSP拓展问题,其小批量、多品种的生产特性也更加适合自动化程度越来越高的制造企业,对柔性作业车间进行调度方案的优化能够显著减少相关企业的最大完工时间、生产成本与加工能耗。因此本文针对单目标FJSP和研究较少的高维多目标FJSP,运用一种新兴且效率较高的候鸟优化算法(Migrating birds optimization,MBO)来求解上述问题。首先提出了一种基于改进的单目标候鸟优化算法的柔性作业车间单目标调度模型。其中算法的改进主要包括运用贪婪插入式解码法进行解码,在鸟群初始化阶段设计多种初始化规则提高初始解质量,在鸟群进化阶段设计了三种邻域结构提高算法邻域搜索能力,增加跟飞鸟交叉操作提高算法收敛速度。并通过算例验证了改进MBO相比MBO及变体能够得到更好的解。在实际生产中能源消耗量巨大的制造企业不仅需要考虑完工时间这一目标,因此本文接着提出了高维多目标柔性作业车间绿色调度模型,该模型的优化目标为最小化最大完工时间、总拖期、机器总负荷以及车间总能耗。在改进MBO的基础上,引入Pareto思想以及基于参考点的选择算子,设计了一种高维多目标候鸟优化算法(Many-objective Migrating birds optimization,MOMBO)来进行求解。通过两种选择算子给予鸟群选择压力,以此提高鸟群的多样性和收敛性,并且结合基于属性层次法和灰色关联度分析法的组合权重决策,对最优解集进行一个最优解的选择。算法性能测试表明MOMBO相对于三种变体以及NSGAⅡ、NSGAⅢ来说,其最优解集在IGD和HV两种性能指标上表现更优,即质量更高。最后通过一个实例研究证明本文提出的MOMBO算法相对于单目标MBO算法、NSGAⅡ和NSGAⅢ有着更好的解集质量,在实际生产加工中能够给予决策者更好的选择。

基于物联网的智慧茶园数据采集管理系统的设计与实现

这是一篇关于智慧农业,ZigBee,能耗,HBase,分层存储的论文, 主要内容为随着物联网技术、无线通信技术等高科技技术的飞速发展,智慧农业已成为现代农业发展的趋势。智慧农业以物联网技术为支撑,通过传感器采集农业相关数据,在软件系统上展现和分析,为农业生产提供指导,使农业生产更具“智慧”。本文采集管理系统的应用环境是缙云黄茶茶园。通过在当地布置传感器,采集到茶叶生长的相关环境数据,在软件系统中进行可视化,对不利于茶叶生长的环境进行报警、对茶农的农事作业进行统一化管理。在此基础上,对传感器的能耗和系统总体性能进行优化。本文的主要研究工作概括如下:(1)对智慧茶园的实际需求进行分析,参考物联网体系结构模型,采用分层思想对数据采集管理系统的总体架构进行设计。在此基础上,对系统软件部分架构进行研究,对比三种主流的前端框架,选择了基于MVVM的Vue框架,搭配微服务架构实现前后端分离的开发模式。(2)针对数据采集过程中传感器能耗大、更换电池人工成本高的问题,研究了ZigBee网络中支持的三种路由算法,当前ZigBee协议中的ZBR路由算法在路由发现过程中会产生大量无用RREQ分组且能量消耗快的缺点,从控制节点能量阈值、限制RREQ分组的传播范围入手对其进行优化。通过仿真证明改进后的算法可以在保证网络传输稳定性的同时降低时延和能量消耗,使网络生存时间最大化。(3)本文从数据读写效率和前端页面响应时间两方面对系统总体性能进行优化。针对海量数据在MySQL中读写效率不高的问题,对数据存储方式进行研究,提出将MySQL采集表中的数据定期迁移至HBase,用户频繁操作的表依旧保留在MySQL的数据分层存储方案;针对页面响应时间长的问题,通过使用精灵图片、异步请求等方式进行优化。通过实验证明,优化后的存储方案大大提升了数据读写的效率;优化后的页面响应时间较优化前有所缩短。(4)从实际需求出发,分别对系统的Web端和APP手持端功能模块以及数据库进行设计与实现,同时对系统性能的优化效果进行了验证。用户可以通过注册账号、短信验证的方式登陆,在系统中查看每一个采集点的环境实时数据和历史数据,对日常农事作业进行记录并反馈遇到的问题。基于物联网的智慧茶园数据采集管理系统经过调试、安装、使用后,证实其功能完善、具有较高的实用价值和可扩展性,实现了对环境数据的实时监测和农事作业的规范化管理。