智能供配电实验研究共享数字云平台（简称研究平台）由供电系统智能故障模拟系统、高低压智能供电系统、集散控制系统、云控制系统、客户端等子系统组成。实验者授权后，开展线上+线下供配电系统的操作实训、系统实验；研究者授权后开展线上“云计算、大数据处理、人工智能”在供配电系统中的应用研究，赋能供配电行业经济数字化。 一、系统功能 研究平台提供供电一次系统故障源，如过电流、过欠电压、三相不平衡等故障种类。提供供电二次系统运行信息，包括微机继电保护输出信息和开关柜体运行信息。如电压、电流、功率、频率、电能、绝缘电阻、温度、湿度等模拟量；断路器分闸、断路器合闸、手车工作位、手车实验位、接地刀合位、储能位等开关量；短路、过流、过负荷、过压、欠压、漏电、绝缘监视、照明、闭锁等保护信息；开关的分闸、合闸、复归、试验、温湿度等控制信息。事件和故障的数据等事件记录信息。 研究平台具有人机会话、数据显示、记录查询、参数修改、控制操作等功能，设有就地操作、上位机操作、客户端云操作等操作方式，提供数据库、数据传输、数据处理、云组态等功能，使分布式用户分享系统数据资源与控制资源。 二、系统特征 研究平台集供配电系统的能量流与信息流有机融合。以实验装置为中心，辐射分布式、远程众多客户端，共同分享实验平台资源。提供了一个从构思、设计、实施、验证、评价等全方位线上+线下研究场景。服务于本科生的实践教学，研究生、科研人员的项目研究。 （1）、平台集成度高、安全可靠。平台硬件装备包括供电系统智能故障模拟装置与智能测试装置，智能高压进线与出线开关柜，智能低压进线与出线开关柜，组成一个有机体系。系统工作电压为交流380V，高压开关主回路为交流380V，总功率小于10KW，安全保护性高。 （2）、搭建共享智能数字研究空间。研究者在客户端自定义供电系统一次运行工况后，获取相应的二次信息，共同分享数据资源。基于数据挖掘、机器自学习等人工智能方法，设计软件算法，研究供配电的运行趋势研判、故障诊断和预测、运行预警等的控制方案，提升供配电系统自主识别能力，提升供配电系统安全和经济运行水平。 （3）、营造分布式融合教学研究空间。在不同地域的实验室、单位、高校，线上线下同步进行开展教学研究工作。同时，研究平台吸纳异地企业、科研院所、高校的优质硬件资源。基础资源一边建设、一边分享，合作资源共建共享，跨区域融合，实现滚动式发展。 三、实验与研究内容 1、高低压供配电实训操作系统。完成低压供配电与高压供配电等系统操作；高压开关柜机械联动与低压开关柜闭锁联动等系统原理实训；高压继电保护与低压继电保护等系统参数整定实训；高压一次系统与低压一次系统故障模拟等实训操作。 2、研制供电+控制设备一体化无人值守系统，远程监控现场装备的运行状况、系统操作、以及运行管理。适用于油田、沙漠等野外无人值守场所，可用手机、平板电脑、电脑等终端设备远程监控与操作。 3、研制无人值守变电站，用手机可以监视设备运行工况、操作设备运行。 4、研制分布式变电站集群化管理系统。实现社区、企业变电站分布式管理与远程自动化监控有机融合，能够跨区域集群化监控，完成众多变电站的运行监控、故障预判、检修预警、故障排查、远程急停电、远程送电、运行电费监管等业务。 5、研制供配电损耗分析系统。分析线路损耗、变压器损耗，有效诊断窃电、摊派电损、电价估算等。 6、研制供配电虚拟仿真系统。研究高压开关、变压器、电缆运行、继电保护、倒闸操作等虚拟仿真系统。 7、研制供用电协调控制系统。研究风光互补控制、用电协调控制系统、光伏发电+负载协调控制系统、风力发电+负载协调控制系统等协调控制系统。 8、研制设备远程控制系统。如农业灌溉、供排水、抽油机、景观灯等远程控制系统。 四、适用对象 1、实验教学：电气工程及其自动化专业、电子信息专业、计算机专业、计算机软件专业、测控技术与仪器专业、机械设计专业等本科专业。 2、实训与培训：电气控制技术人员、供配电技术人员、供配电运行人员等。 3、软件系统开发：自动控制系统软件、供配电系统软件。 4、算法验证：自动控制系统算法，供配电调度系统、协调控制系统算法等。  

项目成果/简介:完成团队简介：高岭教授及其领导的科研团队长期以来致力于信息科学领域的研究工作，主要围绕计算机网络基础理论、网络安全与管理、网络流量与性能分析，以及嵌入式Internet服务、网络应用服务、教育信息化、远程教育和教育技术等领域开展相应的研究工作。先后在国内外学术刊物上发表论文100余篇，其中SCI、EI、ISTP检索30余篇；教学科研成果多次获陕西省、西安

产品详细介绍奥龙数字化校园软件解决方案1.1数字化校园建设意义1.1.1解决学校信息孤岛数字化校园将学校内部的相对独立分散的业务系统，进行统一整合和有效的集成，通过“谁产生谁维护”的原则对集成数据按标准进行验证，然后把正确的信息同步给需要这些信息的部门到达所有部门相同的信息一致。同时消除对数据的重复管理，避免多部门的重复劳动，节约人力成本，保证信息标准统一。1.1.2规范业务流程数字化校园集成学校内各种业务流程，通过建立规范的、合理的、高效的业务流程可以约束工作的随意性，避免一边“省事”多处“费事”情况。而且通过合理的业务规则，不但可以提高本部门的工作效率，减轻工作压力，同时也为其它门户带来快捷和方便。1.1.3提高工作效率数字化校园使集成学校各种业务流程实现了自动化，不需或极少需要人工干预。集成的业务流程工作一旦建立好以后自动工作，工作人员只需要通过任务完成状态进行监控即可。数字化校园将人员从繁杂、简单重复的数据输入、传送、管理、检索等工作中解脱出来，信息的检索及统计报表的生成功能交给平台来完成。用户可以随时随地从信息门户获取相关授权信息。无纸化办公使学校各项行政管理工作更加便利快捷。1.1.4为师生员工提供“一站式”服务教职员工、学生和办事者可通过网络可以及时了解办事流程、学习安排、学校资源、各种申请状态等信息，免去不必要的东奔西走，减少盲目性、提高办事效率、减轻工作量，是学校为教职员工、学生和办事者提供的服务窗口。1.1.5创建虚拟大学空间，实现跨地域管理数字化校园建设以信息资源与信息服务为核心内容，实现数字化、网络化的学习、教学、科研和管理，对于学校今后创建数字化的生活空间，创建虚拟大学空间，实现教育信息化和现代化。虚拟大学空间可为学校今后的跨地域业务管理提供坚实的基础保障。1.1.6体现决策管理水平，及整体综合实力在教育行业信息化的大背景下，数字化校园的建设水平不仅体现了职教教育信息化的程度，也反映了决策者的对现代教育发展趋势高瞻远瞩的水平；更是衡量学校办学能力和教学科研水平的重要标准之一的知名度，吸引更好的生源和优秀的科研、教学人才。1.1.7有助于教学模式和观念的转变在教学中，教师们可以充分利用网络教学资源，开展网上多媒体教学实践，建立学科教学网站和教学资源库。学生可以利用数字化图书馆以及各种教学资源库进行研究性学习，同时利用互联网与其它学习者进行广泛的合作探索和讨论交流，并将学校以外的信息资源和智力资源引入到教学中。1.1.8辅助学校领导决策数字化校园还包括各级管理与决策部门，使各级领导在决策上实现数字化，利用决策支持系统结合学校数字资源、个人智力资源和计算机的计算能力，辅助改进领导决策的质量。为各级领导提供决策所需的数据、信息和背景材料，帮助他们进行问题的识别，并明确决策目标，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确决策提供有力的辅助支持。第 2 章奥龙数字化校园平台软件系列数据门户产品列表：1、奥龙-统一信息门户平台2、奥龙-统一身份认证平台3、奥龙-数据交换平台4、奥龙-数据综合分析平台5、奥龙-网站门户系统应用系统产品列表：1、奥龙-教务管理系统2、奥龙-学生综合信息管理系统3、奥龙-OA办公自动化管理系统4、奥龙-数字迎新管理系统5、奥龙-招生管理系统6、奥龙-就业管理系统7、奥龙-网络学习平台8、奥龙-宿舍管理系统9、奥龙-站群管理系统10、奥龙-三维地图信息管理系统11、奥龙-成绩自助打印管理系统12、奥龙-移动信息平台13、奥龙-图书馆自动化管理系统14、奥龙-在线考试题库管理系统

系统以“学、教、练、考、管、评”的设计理念为依托，基于多学科、高质量、成体系的资源优势，满足全时段数字化教学、自主学习和标本考试需求，形成全场景应用的形态学数字化教学体系，满足师生全流程教学应用。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。

项目简介 “医疗保险违规和欺诈行为的数据挖掘平台”属计算机软件与其他学科交叉领域， 是数据挖掘技术在医疗保险业一个典型的应用。平台具备挖掘项目的自定义，使数据挖 掘过程直接面向业务问题，降低医疗保险业内部业务人员对医疗违规欺诈行为进行监管 的技术门槛。通过将业务问题关联的数据挖掘结构、对应的算法、关联参数、结果界定 规则及评估方法进行固化配置，降低了使用者在挖掘项目构建时的难度。通过对挖掘结 果的界定规则及评估，监管及执法提供了定量依据。通过自定义展示

项目主要是把贮运厂电气运行数据集成到PHD，并提供WEB浏览，方便管理，实现生产的长期稳定、安全运行，保证贮运厂的经济效益和社会效益的最大化。通过开发专用数据接口，将电气PLC控制系统的相关数据集成到PHD数据库，绘制流程图和制作参数报表和趋势图，通过WEB服务器进行信息发布，经过授权可以进行远程信息浏览。