集中式电能表测控软件设计与实现
这是一篇关于智能电表,NB-IoT,远程抄表,485总线,射频卡,电量预测的论文, 主要内容为智能电表是智能电网数据采集的基本设备之一,承担着原始电能数据采集、计量和传输的任务,是实现信息集成、分析优化和信息展现的基础,在智能电网建设中扮演着不可取代的角色。智能电表及其管理系统的开发已经从控制生产用电深入到加强用电管理、提升用户体验,并对其功能性、安全性和实时性都有了更高的要求。目前电表管理系统存在功能性不足、难以扩展、兼容性低等问题。设计一套功能完备的智能电表管理系统不仅可以实现对电表的管理及功能扩展,保证电表的安全性,还能满足用户的多样化需求,在一定程度上推动了智能电网建设和社会发展。本文从智能电表管理系统的发展现状出发,结合企业的实际需求,设计了一个具有数据自动采集、用户信息管理、用电数据分析和用电数据预测等功能的集中式电能表测控软件系统。企业可以远程实时监控、评估电表的健康状态,并采取适当措施防止窃电、供电中断和电能质量扰动。本文的主要研究工作如下:基于QT平台完成上位机开发,实现了对集中式电能表的控制和数据存储及可视化分析,为企业解决了基础信息管理和数据分析难题。利用信息编码技术设计通信协议实现了物联网智能电表的多种通信方式及双向通信。采用NB-IoT(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)技术,利用有人云物联网平台,实现上位机对集中式电能表的无线控制。编写Web服务程序,结合Spring Boot和Mybatis框架,实现用电数据自动采集并保存到My Sql数据库中,完成了远程抄表。使用基于LSTM(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的模型,完成对用电数据的预测。企业可以根据电量预测调整电能供需,实现资源的优化配置。本文最后对集中式电能表测控软件和集中式电能表进行联调,对系统功能和稳定性进行测试。测试结果表明:测控软件系统运行稳定可靠;能够兼容多种通信方式实现对电表的控制;能够在计算资源有限的情况下,对用电量作出良好的预测。该系统满足了企业的基本要求,与现有系统相比,功能更加完备,系统更加安全。
基于射频卡的智能化机房管理平台的设计与实现
这是一篇关于机房管理,射频卡,C/S,远程控制的论文, 主要内容为目前,国内多数高校都有自己的计算机机房,但人工管理依然是多数机房所常用的管理方式,上机排队已成一种司空见惯的现象;机房计费及支付方式通常采用手工计时及现金,这种管理方式不仅缺乏一定的准确性,同时对票据与现金的使用往往会出现各种矛盾。在信息时代,这种管理方式已无法适应时代发展的需求。若计算机机房处于一种开放状态,老师需定时巡查机房,其目的就是排除某些同学未办理上机手续,且存在少报、少收等现象。这在很大程度上提高了机房管理的难度,在学生上机问题上不具有一定的灵活性,且存在人力及物力耗费大等现象。因此,作为高校管理者而言,需要对机房管理模式进行改进,提高管理效率,已成为现阶段机房信息化建设的首要工作。同时,提高机房的开放力度,最大限度的发挥机房在教学方式中的重要性。机房管理系统在整个机房管理中占据着非常重要的作用,其与安全管理、机房运行及学生管理等之间存在直接关系。基于现阶段高校机房管理现状,结合机房管理实情,研究一套高效的、科学的计算机机房管理系统已成为现阶段一项迫在眉睫的工作。本文所设计的智能化机房管理系统是针对现阶段某高校上机工作量大、人工管理模式落后等问题提出的。本文基于对机房管理现状的研究及管理系统中存在的各种问题,设计并实现了智能化机房管理平台。本系统是基于射频卡技术实现的,即首先完成硬件环境的搭建,完成射频读写器的连接等。接着对软件系统进行开发并对其管理功能进行完善,针对机房管理存在的各种问题及缺陷,实现智能化计费及远程操作等。
集中式电能表测控软件设计与实现
这是一篇关于智能电表,NB-IoT,远程抄表,485总线,射频卡,电量预测的论文, 主要内容为智能电表是智能电网数据采集的基本设备之一,承担着原始电能数据采集、计量和传输的任务,是实现信息集成、分析优化和信息展现的基础,在智能电网建设中扮演着不可取代的角色。智能电表及其管理系统的开发已经从控制生产用电深入到加强用电管理、提升用户体验,并对其功能性、安全性和实时性都有了更高的要求。目前电表管理系统存在功能性不足、难以扩展、兼容性低等问题。设计一套功能完备的智能电表管理系统不仅可以实现对电表的管理及功能扩展,保证电表的安全性,还能满足用户的多样化需求,在一定程度上推动了智能电网建设和社会发展。本文从智能电表管理系统的发展现状出发,结合企业的实际需求,设计了一个具有数据自动采集、用户信息管理、用电数据分析和用电数据预测等功能的集中式电能表测控软件系统。企业可以远程实时监控、评估电表的健康状态,并采取适当措施防止窃电、供电中断和电能质量扰动。本文的主要研究工作如下:基于QT平台完成上位机开发,实现了对集中式电能表的控制和数据存储及可视化分析,为企业解决了基础信息管理和数据分析难题。利用信息编码技术设计通信协议实现了物联网智能电表的多种通信方式及双向通信。采用NB-IoT(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)技术,利用有人云物联网平台,实现上位机对集中式电能表的无线控制。编写Web服务程序,结合Spring Boot和Mybatis框架,实现用电数据自动采集并保存到My Sql数据库中,完成了远程抄表。使用基于LSTM(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的模型,完成对用电数据的预测。企业可以根据电量预测调整电能供需,实现资源的优化配置。本文最后对集中式电能表测控软件和集中式电能表进行联调,对系统功能和稳定性进行测试。测试结果表明:测控软件系统运行稳定可靠;能够兼容多种通信方式实现对电表的控制;能够在计算资源有限的情况下,对用电量作出良好的预测。该系统满足了企业的基本要求,与现有系统相比,功能更加完备,系统更加安全。
基于一卡通平台下的高校门禁管理系统的设计与实现
这是一篇关于校园一卡通,门禁管理系统,射频卡的论文, 主要内容为新疆某高校经过最近几年招生规模的不断扩大,学校已经得到了的快速发展。目前,学校已经由原来的一个校区扩大到三个校区,全校在编教职工人数已经达到了1800多人,在加上其它临时外聘人员和学生,全校共计两万余人。近几年来,学校发生的违反校规、校纪的事件时有发生,而且这种趋势正在蔓延。特别是一些外来的闲散社会人员的非法出入校园,更给学校增加了不稳定因素。为了解决学校在管理方面出现的弊端,学校领导多次去一些内地的高校参观、学习其它高校的在管理方面的成功经验。在经过反复论证后,学校决定通过借鉴其它高校的成功经验并结合学校实际现状,通过构建一卡通管理管理系统来综合提高学校的管理水平。本文设计的门禁管理信息系统是在一卡通平台下的一个应用子系统,通过对使用部门的走访调研后,在深入了解了他们的具体需求基础之上,确定了系统的开发工具。系统前台开发平台选择Microsoft Visual Studio.NET,开发语言选择JAVA,后台数据库选用SQL SEVER 2010企业版。数据访问操作方式采用C/S、B/S结构,采用顶层设计的理念以及相应的标准规范来对系统进行了模块化设计。系统被划分为控制器管理、卡片管理、进出权限设置、门信息管理、刷卡管理、查询和系统管理七大功能模块,从功能上覆盖了用户所要求的功能。本文对系统进行了数据库设计,分析设计了系统的E-R模型,根据E-R模型构建了数据库中的表及其结果。本文完成了系统的实现,从系统的操作界面、实现代码和实现的程序流程三个方面阐述了系统的实现。从长远来看系统具有较好的兼容性、扩展性,从而系统更有利于未来的升级,从一定程度上降低了系统的维护成本。系统在使用过程中,以标记有学校身份信息的非接触式射频卡为媒介,通过该系统对门禁的出入规则进行设定后,就能够对持卡人在不同时间、不同地点在学校楼宇中进行相应的出入限制。通过门禁系统不仅节约了学校在管理方面所投入的人力、物力、同时也加强了学校的安保。
集中式电能表测控软件设计与实现
这是一篇关于智能电表,NB-IoT,远程抄表,485总线,射频卡,电量预测的论文, 主要内容为智能电表是智能电网数据采集的基本设备之一,承担着原始电能数据采集、计量和传输的任务,是实现信息集成、分析优化和信息展现的基础,在智能电网建设中扮演着不可取代的角色。智能电表及其管理系统的开发已经从控制生产用电深入到加强用电管理、提升用户体验,并对其功能性、安全性和实时性都有了更高的要求。目前电表管理系统存在功能性不足、难以扩展、兼容性低等问题。设计一套功能完备的智能电表管理系统不仅可以实现对电表的管理及功能扩展,保证电表的安全性,还能满足用户的多样化需求,在一定程度上推动了智能电网建设和社会发展。本文从智能电表管理系统的发展现状出发,结合企业的实际需求,设计了一个具有数据自动采集、用户信息管理、用电数据分析和用电数据预测等功能的集中式电能表测控软件系统。企业可以远程实时监控、评估电表的健康状态,并采取适当措施防止窃电、供电中断和电能质量扰动。本文的主要研究工作如下:基于QT平台完成上位机开发,实现了对集中式电能表的控制和数据存储及可视化分析,为企业解决了基础信息管理和数据分析难题。利用信息编码技术设计通信协议实现了物联网智能电表的多种通信方式及双向通信。采用NB-IoT(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)技术,利用有人云物联网平台,实现上位机对集中式电能表的无线控制。编写Web服务程序,结合Spring Boot和Mybatis框架,实现用电数据自动采集并保存到My Sql数据库中,完成了远程抄表。使用基于LSTM(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的模型,完成对用电数据的预测。企业可以根据电量预测调整电能供需,实现资源的优化配置。本文最后对集中式电能表测控软件和集中式电能表进行联调,对系统功能和稳定性进行测试。测试结果表明:测控软件系统运行稳定可靠;能够兼容多种通信方式实现对电表的控制;能够在计算资源有限的情况下,对用电量作出良好的预测。该系统满足了企业的基本要求,与现有系统相比,功能更加完备,系统更加安全。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设工厂 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/50363.html
