IDC综合监控系统”是一套能够运行于IDC中心的网络监控和管理软件。该系统能够同时采用被动测量（流量分析）和主动测量（SNMP等）技术手段，对IDC中心的网络流量、网络设备、网络服务的运行情况进行全面监控和管理，分析网络运行的性能和效率，对网络故障进行自动发现和诊断、报警，以提升IDC中心的运维管理水平。 系统分为4个模块： （1）流量分析仪IDCFlow：通过端口镜像的方式分析网络流量，对大规模网络流量中的用户行为、服务运行情况、网络性能、网络故障等进行监测。 （2）网管信息采集器NetView：通过SNMP网络管理协议远程轮询，提取各个主机、网络设备的基本信息，对系统运行情况和性能、故障情况进行监测。 （3）数据库及应用服务器AppServer：用于接收流量分析仪和网管信息采集器发来的流量监控信息，进行统一汇聚，并分发给监控终端。 （4）监控终端Auditor：是一系列监控界面和软件组件，运行在各个管理工作站上，完成查询统计、远程实时监控、图形展示等功能。 系统通过四川省科技成果鉴定，鉴定结论为“国内领先”。 系统可广泛应用于IDC中心、运营商机房、云计算中心，用于对数据中心的网络设备、主机设备、服务应用软件等进行综合监控、服务质量监测、故障预警、访问量分析。该系统于2009开始，在省级电信IDC上线运行至今，用户反映良好，解决了IDC中心运维过程中的若干技术管理问题。

综合素质评价系统是为学校提供综合素质评价工作智能管理的一体化平台。通过对学生全面发展状况的观察、记录、评价，综合评价提升教育教学质量，促进学生全面健康成长。 功能特色：特色指标库：支持区域或学校录入特色指标，下级机构可删减特定指标多种数据来源方式：学生录入活动、班主任录入活动、各组织机构录入活动灵活的评分方式：按次计分、直接得分、权重计分三种方式任意选择评价周期活动可控：上级可控的基础上，学校开放活动记录时间、评语时间自动生成评价报告：评价结束后自动形成学期、学年、毕业、区域等报告数据随时监控评价进度：管理员可随时查看学校评价进度

根据地区电力部门SCADA系统的电力负荷监测数据与气象部门提供的气象基本要素的日监测数据，采用关联分析理论，对电力负荷主要受气象条件影响的一些时段，进行二者之间的关联性规律的研究，并建立起科学实用的关联模型，为电力负荷的准确预测，提供可供参考的理论依据。 随着电力公司模拟交易市场，由试运行阶段到实用阶段，其中一个关键的技术问题就是准确地做好电力负荷预测。众所周知，电力负荷的变化，受诸多因素的影响，但在每年的某些时段，负荷主要受气象条件的影响。因此，掌握这些时段的负荷与其相关联性规律，对系统调度及负荷管理有着非常重要的现实意义。

电力机务段检修人员在整备、检修电力机车时，经常需要在车顶作业。为确保检修人员生命安全，必须在登顶作业前切断高压接触网。由于目前管理水平普遍较低，登顶作业和隔离开关通断操作流程由于人员疏忽极易发生混乱，造成重大安全事故时有发生。 本系统设计基于机务段现有的管理体制和操作流程，能够对隔离开关办理的全过程及各设备的状态进行实时监控，能够严格控制用于登顶作业的车顶钥匙的发放。通过智能设备之间的联锁控制，确保操作人员生命安全，解决了由于人为失误发生事故的隐患。 系统由股道监控设备、车顶钥匙电子控制柜、工控PC机以及相应的软件组成。股道监控设备位于股道工作现场，可以实时获得机车的车号和停放位置、以及接触网、隔离开关、接地杆、各电控锁的状态，读取电子令牌，并可根据互锁关系控制电控锁的开闭。电子钥匙柜位于控制室内，每个车顶钥匙放置在一个独立控制的柜门内，柜门内的控制节点通过CAN总线与中央控制PC连接。股道监控设备与中央控制PC机采用无线通信方式进行，车顶钥匙柜与中央控制PC机采用有线通信方式，PC机可以实时显示股道和钥匙柜的所有设备的状态，并依据管理规程对隔离开关的操作和电子钥匙柜的操作进行遥控。 应用范围: 电力机车车顶钥匙管理系统充分考虑了机务段的硬件设施、现场布局和工作流程，其功能满足了机务段现场的需要。该系统严格控制了操作人员的工作流程，提高了工作的安全性，提高了工作效率。该系统多处采用了故障导向安全性原则，使系统更加稳定可靠。现在国内大部分机务段都存在车顶钥匙管理问题，因此该系统有良好的应用前景。本系统2007年已经通过北京铁路局技术鉴定，并在北京铁路局丰台机务段投入使用。

本项目研究成果电力电子系统CAD软件PECS用于对电力电子电路、自动控制系统及交、直流传动系统进行辅助分析与设计。电力电子主电路的仿真采用了研制者提出的系统矩阵变换方法，控制电路的仿真采用了面向结构图的算法，并合理解决了主电路和控制电路的连接，从而使该软件包具有很强的通用性和实用价值。交流电机采用dq双轴模型，能正确反映电机的动态过程，并解决了电机与主电路

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国投电力控股股份有限公司，是国家开发投资集团有限公司旗下的沪市A股上市公司(股票简称“国投电力”，股票代码“600886”)。自2002年成功上市以来，十几年间实现了令人瞩目的跨越式发展，总资产增长46倍，经营利润增长970倍，成为中国效率最高、效益最好的综合能源公司之一。 作为国投集团的电力业务主体，公司积极践行“为出资人、为社会、为员工”的“三为”理念，把握经济发展机遇，坚持稳中求进，力促转型升级，为公司发展补短板，努力做强做优做大国有资本，加快推进公司高质量发展。公司经营范围主要包括投资建设、经营管理以电力生产为主的能源项目；开发及经营新能源项目、高新技术、环保产业；开发和经营电力配套产品及信息、咨询服务。公司业务遍布中国十多个省、自治区、直辖市，以及英国、印尼等多个国家，涉及水电、火电、新能源、固废发电和境外投资五大领域。发电业务作为国投电力的核心业务，占营业总收入95%以上。 为适应新时代发展要求，国投电力充分发挥在电力领域优势的同时，积极开展配售电业务、储能产业、能源互联网等领域工作，大力推进国际水电、火电、新能源、电网等电力工程项目，形成以电力建设为核心，逐步开拓市政、环保等多领域综合发展的业务格局。截至2018年底，公司资产总额2208亿元，已投产控股装机容量3403万千瓦，其中水电装机1672万千瓦，火电装机1575万千瓦，新能源156万千瓦。 从装机结构来看，公司是一家以水电为主、水火并济、风光为补的综合电力上市公司，为国内第三大水电装机规模的上市公司，处于行业领先地位。从业务分布来看，公司是一家国内为主、海外开拓的电力上市公司，项目主要分布在四川、云南、天津、福建、广西、安徽、甘肃等十多个省区，以及投资印尼万丹火电项目和英国海上风电。从盈利能力来看，在市场竞争加剧和面临较大节能环保压力的背景下，公司以水电为主的电源结构优势明显，经济效益和社会效益突出，抗风险能力强。自上市以来，公司已累计现金分红14次，平均分红比率为35.60%，打造了值得信赖的上市公司品牌。 面向未来，公司将始终坚持“为出资人、为社会、为员工”的企业理念，主动适应新形势，关注能源改革与市场变化，创新发展模式，有序建设雅砻江中游水电，优化存量火电，积极发展风险可控、有盈利能力的海外项目，确保公司持续健康稳定发展，争创一流上市公司。

产品详细介绍   奥龙（AOLONG）综合教务管理系统助力高校教务信息化建设！  随着我国高校教学体制改革的发展，更加体现出以人为本的教育方针政策。学生自主地选择专业及专业方向、课程的选修机制、实验预约、成绩审核、学分制等管理方式的改革向传统的管理软件提出了新的挑战。基于这种广泛的需求。在充分综合各高校特点的前提下， 在多年深入研究的基础上，北京奥龙飞腾科技推出了一整套能够适应新的教学体制、能够最大程度满足高校现代化管理要求的综合教务管理系统。奥龙综合教务管理系统涉及到学生从入学到毕业的全过程管理，包括学籍管理、教学计划、开课/排课、选课、成绩管理、实验管理、毕业设计及教学质量监控等多个环节。“高校综合教务管理系统”包括系统工具、教学资源、学籍管理、教学计划、开课管理、智能排课、选课、考务、成绩管理、毕业设计、开放性实验室、毕业资格审查，毕业环节管理，教学质量监控、教材管理等十余个子系统，适用于综合性大学、学院、专科、中专及职业学校，能够完成学年制、学年学分制、完全学分制学校教务管理部门对学生从入学到毕业离校的全过程管理。高校教务管理工作是高等教育中的一个极为重要的环节，是整个院校管理的核心和基础。面对种类繁多的数据和报表，手工处理方式已经很难跟上现代化管理的步伐，随着计算机及通讯技术的飞速发展，高等教育对教务管理工作提出了更高的要求。尽快改变传统的管理模式，运用现代化手段进行科学管理，已经成为整个教育系统亟待解决的课题之一。 奥龙高校综合教务管理系统（Aolong-JWGL）是一个大型复杂的计算机网络信息系统，采用基于浏览器/服务器（B/S），客户端/服务器（C/S）混合的应用体系结构来建设高校网络教务管理系统，使高校教务管理真正实现远程办公、异地办公。满足各类高校现在和将来对信息资源采集、存储、处理、组织、管理和利用的需求，实现信息资源的高度集成与共享，实现信息资源的集中管理和统一调度。为各级决策管理部门提出准确、及时的相关信息和快捷、方便、科学的决策分析处理系统；为信息交流、教务管理提供一个高效快捷的电子化手段；最终达到进一步提高各级领导科学决策水平，提高各院系、各部门管理人员管理水平与办公效率，减轻工作负担的目的。系统设计宗旨：计算机能做的尽量让计算机做，计算机不能做的才使用手工方式处理，教学工作能下放的尽量下放，将教务处老师工作从繁重的，机械化中解放出来，投入到实际的教学管理、监督和改革中。适用范围:◆大学、学院、大专、中专及职业学校典型用户案例：中科院研究生院、北京大学医学部、首都师范大学科德学院、中国政法大学、中科院一航大学、电子科技大学、北京商务管理学校、北京商贸学院、北京医科大学临床医学院、北京纺织工业职业学院、北京交通干部管理学院、南京航空航天大学、上海中医药大学、黄冈师范学院、沈阳大学、长春理工大学、长春大学旅游学院、辽宁锦州医学院、东北电力大学、吉林农业大学、吉林艺术学院、徐州教育学院、长春师范大学、烟台大学文经学院、内蒙古市委党校、南昌航空工业学院、厦门高级技工学校、山东曲阜师范大学、清远职业技术学院 

电力能效测评和电能质量管理是近几年迅速发展起来、电力行业和人工智能交叉应用、服务于电力系统的一项新技术，在国内外均属前沿领域，热门话题。 电力能效测评是指从输电-变电-配电-用电的供应链进行各个环节的节能降耗分析和评估。通过研究变电站、配电网节能评估方法，开发电网能效评估与节能决策软件系统，分析配电网损耗影响因素，建立损耗分析数学模型。通过电力能效测评后，能够反映电能有效利用的程度，查找用户节能潜力，并提出节能降耗方案。 电能质量是指优质供电，即供电质量和用电质量。电能质量管理是指通过人工智能方法，进行电力有源滤波，改善用电功率因数，促使无功就地平衡；合理选择供电半径，合理选择供电系统线路的导线截面，提高供电效率，减少线路损耗；合理配置变电、配电设备，防止其过负荷运行，适当选用调压措施，从而提高电能质量，让供电单位和用电单位获得优质供电。

本成果运用图像识别、智能诊断等技术，对电力设备运行状况进行实时分析并及时预警设备故障。该技术填补了电力设备检测与故障诊断领域的技术空缺，能够准确、全面地对电力设备的故障状态进行检测与定量分析。   目前的电力设备故障检测技术主要有基于红外成像的电力设备异常发热检测技术与基于紫外成像的电力设备异常放电检测技术，两种方法均独立应用。由于电力设备分布面广、数量众多且运行时具有高温、高电压等特殊性，常规检测方式难以准确判定电力设备的发热和放电情况。本