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基于大数据的能源互联网能量管理系统
随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。
清华大学
2021-04-11
移动互联网未知应用自动识别系统
本技术成果克服了现有技术的不足，提供了一种对未知 应用（包括恶意软件）进行自动发现、自动聚类、自动分析、自动识别的技术
中山大学
2021-04-10
互联网文本内容主题概念漂移检测系统
互联网文本内容主题 概念漂移检测系统， 通过分析数据集中的 所有文档数据的潜在 语义关系，提取出它 们之间的潜在语义主 题标示，通过评估参 数的方法，将生成的 主题时序关系用数据 的形式表示出来，并 以此为依据主动发现 待预测数据集中主题 的转变与转化现象， 并提供给用户这一主 题转移过程。
电子科技大学
2015-02-12
互联网RFID大数据智能书柜实训系统
产品详细介绍互联网+大数据智能书柜教学实训系统 一、 概述智能书柜是以智慧图书柜或微型智慧图书馆为载体，可以广泛的在校园、公司写字楼、商场、社区、公园等地方使用，比如放置在校园的各个角落，如教学楼每层走廊、每间教室、宿舍楼等地，无需专门的图书管理员，学生可以随时随地快速方便的进行图书借还操作，而且校园内的所有图书可以随意流通借还，是传统图书馆功能在使用空间和时间上的扩展，是实现阅读无处不在、阅读触手可及的基础平台。互联网+大数据智能书柜是以智能书柜为硬件平台，综合了互联网数据传输、云大数据处理功能，通过在图书上粘贴RFID标签，利用智能书柜里面的RIFD读写器和RFID天线对图书标签自动实时识别，实现图书批量自助借还、智能盘点、智慧拣选、图书防盗等一系列智能化的图书管理，结合云平台大数据分析挖掘，实现精准图书采购、个性化指导学生借书种类和阅读时间，构建阅读学习成长模型。互联网+大数据智能书柜基本组成部分如下：第一部分：感知层和控制层，包括RFID图书信息采集模块、RFID人员身份信息采集模块、二维码信息采集、摄像头信息采集和控制、电控锁控制模块等；第二部分：传输层，包括有线网络传输、无线网络传输，如WIFI、4G等；第三部分：应用层，主要是智能书柜应用软件功能；第四部分：云服务器大数据处理，主要是大数据挖掘分析功能。这四部分功能，结合配套的相关设备，使互联网+大数据智能书柜成为用RFID等物联网技术手段改变图书馆传统借阅、阅读环境的典型应用。互联网+大数据智能书柜教学实训系统是用于研究RFID等物联网技术实现典型应用的平台，完成RFID等物联网技术从技术到实现典型应用相关的教学和学习13965501553
泰格瑞德科技有限公司
2021-08-23
无线电频谱监测与干扰定位系统
本成果包括无线电频谱监测与干扰定位系统的硬件与软件实现，数字硬件系统的设计与实现，数字硬件系统中嵌入式固件（FPGA/DSP）的设计与实现、基于计算机的远程控制/监控软件系统。系统工作基本稳定，课题组熟知无线电监测的发展现状，掌握了硬件与软件研发的全部细节。课题组在干扰定位领域的研究已取得较显著的成果，申请相关发明专利2项(已公开)。 应用本成果，将有助于发展自主知识产权的低成本高性能的无线电频谱监测与干扰系统。 图1 接收机外观照片。包含GPS接口、以太网接口、电源接口、天线接口。 图2 接收机内部结构照片。左边是数字电路，右边是射频电路 图3 系统联调照片。计算机上运行的是无线电频谱监测系统的控制与分析软件
电子科技大学
2021-04-10
无线电频谱监测与干扰定位系统
本成果包括无线电频谱监测与干扰定位系统的硬件与软件实现，数字硬件系统的设计与实现，数字硬件系统中嵌入式固件（FPGA/DSP）的设计与实现、基于计算机的远程控制/监控软件系统。
电子科技大学
2021-04-10
中高压开关设备在线监测系统
高校科技成果尽在科转云
西安交通大学
2021-04-10
一种燃气管道监测系统
本实用新型涉新颖性、创造性在于研发了一种对燃气管道的监测装置。管道于地下，易导致燃气泄漏.为此沿管道上方地表处埋设具有内置滑道的多孔筛细管，细管内沿滑道设置传感器网络节点.每个传感器节点同这三线相连且密封接点.当气敏传感器检测到燃气后，信号经过555送往单片机。每个节点拥有唯一的地址码存于内存之中，知道地址码就可以判定传感器的位置.当单片机接到555送来的信号，立即通过信号线发送具有地址码的报警信息.
东北师范大学
2021-04-29
牵引变电所综合在线监测系统
北京交通大学
2021-04-13
在建基坑一体化监测系统
由于基坑内部结构与周边环境复杂多变，岩土变形存在不确定性，在施工过程中须对基坑工程进行系统、长期的变形监测，并对变形观测量进行及时的反馈与合理的分析，保证基坑在建过程中的稳定性和安全性。在建基坑监测具有内容多、数据量大等特点，只有定期及时地采集并处理监测数据，才能有效地对基坑安全状况进行分析与预测。目前，已有的自动化程度较高的测量机器人监测系统与分布式传感器数据采集系统主要应用于大坝桥梁、地铁隧道等重大工程的健康监测，属于实时监测范畴。对于在建基坑工程，一般对其进行周期性监测，顾及现场环境、设备成本、监测频率等因素，难以普遍采用全自动监测系统，多数仍采用外业人工观测记录、内业手动录入计算的传统模式。此监测方法将数据采集与处理工作分开，无法实时检核数据准确性并评定工程安全性，存在低效性、滞后性等问题，一定程度上限制了监测数据在现代信息化施工中应发挥的作用。本项目所解决的关键问题是：基于工程测量技术、传感器技术、计算机技术与网络通讯技术，研究兼容电子测绘仪器及岩土传感器，仅需少量人力即可多种监测项目数据采集、记录、处理、分析、报警与传输的在建基坑一体化监测系统。本项目的系统控制程序装载于PDA中，具备数据采集、处理分析与远程传输3个模块。数据采集模块负责发送测量指令，并实时接收返回的监测数据；处理分析模块可完成监测成果的现场计算，及时评定基坑安全现状，并提示超预警值点号；远程传输模块通过GPRS将数据文件传送至服务器。
南京工业大学
2021-04-13