园区能源管理系统的设计与开发
这是一篇关于能源管理,图形化,SSH,AHP,GA-BP的论文, 主要内容为随着国家经济发展,各大型工业园区对能源需求越来越大,基于优化能源管理、提高能源使用效率、节约能源、降低能耗的目的,对国家电网客服中心能源(这里主要指电能)使用情况进行研究,作为园区综合管理的重要组成部分,提出了一套园区能源管理系统的设计方案,对国家和企业有着重要的现实意义。本文首先分析了园区能源管理系统的国内外研究现状,提出了园区能源管理的整体解决方案,运用主流开发语言JAVA,结合MVC思想,采用成熟开发框架Spring MVC+Structs+Hibernate(简称SSH),在国家电网自主开发平台SG-UAP的基础上,实现园区能源管理系统的开发。在开发过程中,采用模块化开发思想,实现了能耗统计分析、能效评估、能源审计、负荷管理、能耗预测、权限管理共六个模块的开发。其中,通过High Charts函数库实现对能耗监测、超限预警、能源费用分析等功能的图形化展示;通过层次分析法确定评估权重,在此基础之上,选用模糊综合评价法进行综合评分,并把评估结果运用High Charts技术进行图形化展示;通过遗传算法优化神经网络的权值和阈值,然后把优化好的权值和阈值运用BP神经网络算法进行能耗预测并通过Matlab实现仿真实验。此外,整个系统设计基于B/S架构,通过Oracle技术实现数据的存储和处理,通过Web Services技术实现数据的传输和交互,通过中间件技术实现该系统与园区综合管理系统其他子系统的信息共享。该系统通过测试及在国家电网客服中心(南京园区和天津园区)成功运用后表明,提高了能源管理效率和能源使用率,降低了能耗,达到了节约能源的目的,是一套行之有效的园区能源管理系统。
基于物联网的水产养殖环境远程监控系统研究
这是一篇关于水产养殖,STM32,GA-BP,JAVA的论文, 主要内容为水产养殖行业近年来得到了快速发展,养殖规模在逐年扩大,但目前水产养殖行业的智能化、信息化程度较低,养殖人员的素质也参差不齐,这些问题可能会导致养殖水体环境的平衡状态被破坏,水产品的产量与品质就无法得到保障。党的十八大把“绿水青山就是金山银山”写入党章,水产养殖模式也应与时俱进,发展智能养殖、生态养殖,确保养殖环境安全,提高水产品质量和产量。基于此,本文以水产养殖水体环境的温度、PH、溶解氧和氨氮这四项指标为监测对象,设计了一套基于物联网的水产养殖环境远程监控系统。系统硬件包括采集节点、网关节点和监控节点三个部分。采集节点使用STM32单片机作为主控制器,使用水质传感器采集养殖水体的温度、PH、溶解氧、氨氮数据,使用Lo Ra无线通信模块实现了采集节点与网关节点间的无线通信,使用变频器控制增氧机转速调节养殖水体溶解氧浓度,采集节点采用12V锂电池供电,并设计了电压转换电路满足3.3V与5V电压需求;网关节点使用STM32单片机作为主控制器,使用WIFI无线通信模块实现了网关节点与监控节点间的无线通信;监控节点利用PC端浏览器与安卓客户端实现了水质数据的远程查看与控制。系统软件部分完成了信息采集节点程序、无线通信节点程序、Web服务端程序和安卓客户端程序的设计与实现。其中信息采集节点程序和无线通信节点程序基于C语言开发完成;Web服务端程序基于Spring+Spring MVC+My Batis框架使用Java语言开发完成,系统架构采用了B/S(Browser/Server)架构,数据库使用了My SQL数据库;安卓客户端程序使用Android Studio软件基于Java语言开发完成。系统算法部分主要对溶解氧预测算法和溶解氧控制算法进行了研究。溶解氧预测算法部分提出将GA(Genetic Algorithm)算法与BP(Back Propagation)算法相结合,以解决BP算法容易陷入局部极值的问题,并使用GA-BP算法搭建了溶解氧参数的预测模型,同时通过MATLAB验证了GA-BP溶解氧预测模型的准确性,其RMSE(Root Mean Square Error)指标仅为0.01622。溶解氧控制算法部分提出将BP算法与PID控制算法相结合,设计了基于BP神经网络的PID控制器,以达到自动调节溶解氧浓度的目的,经MATLAB仿真验证,BP-PID算法相对于传统PID算法响应时间减少了1.4s,超调量减少了12%,调节时间减少了4.5s。最后,对系统硬件与软件功能进行了测试。测试结果表明,系统能够正常采集与传输水质数据,Web服务端与安卓客户端的各个功能模块也均可正常使用。同时,对系统的溶解氧预测与控制功能进行了实验测试,实验结果表明基于GA-BP算法的溶解氧预测模型与标准值间的误差小于3%,基于BP神经网络的PID控制器能够自动准确控制增氧机转速调节养殖水体的溶解氧浓度,符合水产养殖的实际需求。
基于物联网的水产养殖环境远程监控系统研究
这是一篇关于水产养殖,STM32,GA-BP,JAVA的论文, 主要内容为水产养殖行业近年来得到了快速发展,养殖规模在逐年扩大,但目前水产养殖行业的智能化、信息化程度较低,养殖人员的素质也参差不齐,这些问题可能会导致养殖水体环境的平衡状态被破坏,水产品的产量与品质就无法得到保障。党的十八大把“绿水青山就是金山银山”写入党章,水产养殖模式也应与时俱进,发展智能养殖、生态养殖,确保养殖环境安全,提高水产品质量和产量。基于此,本文以水产养殖水体环境的温度、PH、溶解氧和氨氮这四项指标为监测对象,设计了一套基于物联网的水产养殖环境远程监控系统。系统硬件包括采集节点、网关节点和监控节点三个部分。采集节点使用STM32单片机作为主控制器,使用水质传感器采集养殖水体的温度、PH、溶解氧、氨氮数据,使用Lo Ra无线通信模块实现了采集节点与网关节点间的无线通信,使用变频器控制增氧机转速调节养殖水体溶解氧浓度,采集节点采用12V锂电池供电,并设计了电压转换电路满足3.3V与5V电压需求;网关节点使用STM32单片机作为主控制器,使用WIFI无线通信模块实现了网关节点与监控节点间的无线通信;监控节点利用PC端浏览器与安卓客户端实现了水质数据的远程查看与控制。系统软件部分完成了信息采集节点程序、无线通信节点程序、Web服务端程序和安卓客户端程序的设计与实现。其中信息采集节点程序和无线通信节点程序基于C语言开发完成;Web服务端程序基于Spring+Spring MVC+My Batis框架使用Java语言开发完成,系统架构采用了B/S(Browser/Server)架构,数据库使用了My SQL数据库;安卓客户端程序使用Android Studio软件基于Java语言开发完成。系统算法部分主要对溶解氧预测算法和溶解氧控制算法进行了研究。溶解氧预测算法部分提出将GA(Genetic Algorithm)算法与BP(Back Propagation)算法相结合,以解决BP算法容易陷入局部极值的问题,并使用GA-BP算法搭建了溶解氧参数的预测模型,同时通过MATLAB验证了GA-BP溶解氧预测模型的准确性,其RMSE(Root Mean Square Error)指标仅为0.01622。溶解氧控制算法部分提出将BP算法与PID控制算法相结合,设计了基于BP神经网络的PID控制器,以达到自动调节溶解氧浓度的目的,经MATLAB仿真验证,BP-PID算法相对于传统PID算法响应时间减少了1.4s,超调量减少了12%,调节时间减少了4.5s。最后,对系统硬件与软件功能进行了测试。测试结果表明,系统能够正常采集与传输水质数据,Web服务端与安卓客户端的各个功能模块也均可正常使用。同时,对系统的溶解氧预测与控制功能进行了实验测试,实验结果表明基于GA-BP算法的溶解氧预测模型与标准值间的误差小于3%,基于BP神经网络的PID控制器能够自动准确控制增氧机转速调节养殖水体的溶解氧浓度,符合水产养殖的实际需求。
园区能源管理系统的设计与开发
这是一篇关于能源管理,图形化,SSH,AHP,GA-BP的论文, 主要内容为随着国家经济发展,各大型工业园区对能源需求越来越大,基于优化能源管理、提高能源使用效率、节约能源、降低能耗的目的,对国家电网客服中心能源(这里主要指电能)使用情况进行研究,作为园区综合管理的重要组成部分,提出了一套园区能源管理系统的设计方案,对国家和企业有着重要的现实意义。本文首先分析了园区能源管理系统的国内外研究现状,提出了园区能源管理的整体解决方案,运用主流开发语言JAVA,结合MVC思想,采用成熟开发框架Spring MVC+Structs+Hibernate(简称SSH),在国家电网自主开发平台SG-UAP的基础上,实现园区能源管理系统的开发。在开发过程中,采用模块化开发思想,实现了能耗统计分析、能效评估、能源审计、负荷管理、能耗预测、权限管理共六个模块的开发。其中,通过High Charts函数库实现对能耗监测、超限预警、能源费用分析等功能的图形化展示;通过层次分析法确定评估权重,在此基础之上,选用模糊综合评价法进行综合评分,并把评估结果运用High Charts技术进行图形化展示;通过遗传算法优化神经网络的权值和阈值,然后把优化好的权值和阈值运用BP神经网络算法进行能耗预测并通过Matlab实现仿真实验。此外,整个系统设计基于B/S架构,通过Oracle技术实现数据的存储和处理,通过Web Services技术实现数据的传输和交互,通过中间件技术实现该系统与园区综合管理系统其他子系统的信息共享。该系统通过测试及在国家电网客服中心(南京园区和天津园区)成功运用后表明,提高了能源管理效率和能源使用率,降低了能耗,达到了节约能源的目的,是一套行之有效的园区能源管理系统。
园区能源管理系统的设计与开发
这是一篇关于能源管理,图形化,SSH,AHP,GA-BP的论文, 主要内容为随着国家经济发展,各大型工业园区对能源需求越来越大,基于优化能源管理、提高能源使用效率、节约能源、降低能耗的目的,对国家电网客服中心能源(这里主要指电能)使用情况进行研究,作为园区综合管理的重要组成部分,提出了一套园区能源管理系统的设计方案,对国家和企业有着重要的现实意义。本文首先分析了园区能源管理系统的国内外研究现状,提出了园区能源管理的整体解决方案,运用主流开发语言JAVA,结合MVC思想,采用成熟开发框架Spring MVC+Structs+Hibernate(简称SSH),在国家电网自主开发平台SG-UAP的基础上,实现园区能源管理系统的开发。在开发过程中,采用模块化开发思想,实现了能耗统计分析、能效评估、能源审计、负荷管理、能耗预测、权限管理共六个模块的开发。其中,通过High Charts函数库实现对能耗监测、超限预警、能源费用分析等功能的图形化展示;通过层次分析法确定评估权重,在此基础之上,选用模糊综合评价法进行综合评分,并把评估结果运用High Charts技术进行图形化展示;通过遗传算法优化神经网络的权值和阈值,然后把优化好的权值和阈值运用BP神经网络算法进行能耗预测并通过Matlab实现仿真实验。此外,整个系统设计基于B/S架构,通过Oracle技术实现数据的存储和处理,通过Web Services技术实现数据的传输和交互,通过中间件技术实现该系统与园区综合管理系统其他子系统的信息共享。该系统通过测试及在国家电网客服中心(南京园区和天津园区)成功运用后表明,提高了能源管理效率和能源使用率,降低了能耗,达到了节约能源的目的,是一套行之有效的园区能源管理系统。
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