基于大数据的智慧园区电源系统管理平台
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智慧园区综合管理平台系统解决方案智慧园区综合管理平台系统是现代园区管理中不可或缺的重要平台,因为它将不同场景下的信息资源聚集在一起,实现资源共享和管理,提高了园区的效率和管理水平。
接下来,我们将为大家分步骤阐述智慧园区综合管理平台系统的解决方案。
一、需求分析在开发智慧园区综合管理平台系统前,我们首先要进行需求分析。
我们需要对园区管理中所涉及的各个环节进行分析,包括人力资源、资产管理、环境监管等等,以此为基础制定开发计划和开发目标。
二、平台设计基于需求分析,我们可以开始设计智慧园区综合管理平台系统。
平台的设计需要体现出整合和协同的理念,可以分为用户端、管理端和数据端,实现资源共享和管理。
1.用户端用户端是智慧园区综合管理平台系统的展示界面,其操作界面要简单、直观、易于操作。
用户可以通过用户端进行资讯查询、报修、活动报名等操作,不仅方便了用户,同时也降低了管理人员的工作量。
2.管理端管理端是智慧园区综合管理平台系统的管理界面,管理人员可以通过该界面对系统进行管理、维护以及对数据进行统计分析,以此提高管理人员的工作效率。
在设计管理端时,要注意兼顾用户端要求,操作功能要简单易懂,实现智能化管理。
3.数据端数据端是智慧园区综合管理平台系统的数据中心,是用户和管理系统之间的桥梁。
各个模块的数据汇总,以便统计分析。
注意保护用户隐私,确保数据的安全可控。
三、系统开发在进行系统开发时,要根据前面的需求分析和平台设计方案进行开发工作。
我们在开发过程中,应用一些新的技术手段,如云技术、大数据技术、物联网技术等,来提高智慧园区综合管理平台系统的适用性。
四、系统部署系统开发完毕后,我们需要对系统进行部署。
应根据实际情况,选择合适的部署方式,确保系统的稳定运行。
五、系统维护系统部署后,需要开展系统维护工作,主要包括数据备份,数据的维修和升级等。
当遇到故障和问题时,要及时维修和更新,确保系统的持久稳定运行。
综上述,智慧园区综合管理平台系统是现代园区管理不可或缺的工具,它可以提高园区的效率和管理水平。
智慧园区综合管理平台随着产业智能化、信息化、数字化的不断推进,智慧园区建设已经成为城市发展的重要动力和战略选择。
可是,怎样才能让智慧园区真正发挥效果呢?智慧园区综合管理平台的出现将会给我们带来不一样的体验。
一、智慧园区综合管理平台的意义智慧园区综合管理平台是智慧园区建设的核心体系,也是园区管理与服务的基础平台,其目的是实现园区精细化管理、高效运营、高质量服务和管理信息化水平的提升。
智慧园区综合管理平台侧重于标准化、集成化、智能化和可视化。
首先,标准化建设是智慧园区综合管理平台的基础,该平台需要按照行业标准和规范建设,保证园区管理和服务的高效运转。
其次,集成化是智慧园区综合管理平台的核心,它要对各类管理信息进行统一集成和共享,从而保证管理流程的协调性和管理效率的提升。
第三,智能化体系是智慧园区综合管理平台的重点,园区管理和服务需要变得更加智能化,以人工智能、大数据、云计算等技术为核心,实现智能化管理和服务。
最后,可视化是智慧园区综合管理平台的重要环节,通过数据可视化和分析,让管理人员面对数据时一目了然,从而有效提高管理质量和效率。
智慧园区综合管理平台涉及的内容包括但不限于园区基础设施、产业信息、公共服务、环境管理、安全监管等多方面,它涉及的行业、领域和功能复杂多样,需要深入挖掘和研究。
二、智慧园区综合管理平台的建设智慧园区综合管理平台的建设需要关注以下几个方面:1、完整做好规划设计智慧园区综合管理平台的建设是一个系统工程,需要完成全面规划和设计。
基于园区的现状和未来发展方向,制定适宜的平台建设方案和需求分析,完成合理的规划和设计。
2、重视安全保障智慧园区综合管理平台主要以网络、云端服务等方式进行运作,因此它的安全性和稳定性至关重要。
为保障园区信息安全,智慧园区综合管理平台必须具备更完善的安全保障机制,比如采用数据密集和层次化等多重安全机制,对园区的重点数据进行严密的保护。
3、优化平台功能智慧园区综合管理平台的功能模块需要根据园区实际需求进行优化,建立完善的功能机制和服务体系,制定标准的业务流程,使其能够更好地服务于园区管理和服务。
智慧园区综合管理平台系统解决方案一、方案背景随着城市化进程的加快,园区作为经济发展的重要载体,其管理效率和服务水平成为衡量园区竞争力的重要指标。
为了实现园区的高效、绿色、可持续发展,智慧园区综合管理平台系统应运而生。
本方案旨在通过先进的信息技术,构建一套集管理、服务、运营于一体的智慧园区管理体系。
二、方案目标1. 提高园区管理效率,降低运营成本;2. 提升园区服务质量,增强企业满意度;3. 促进园区绿色发展,实现节能减排;4. 创新园区运营模式,提升园区核心竞争力。
三、方案内容1. 系统架构智慧园区综合管理平台系统采用分层架构,主要包括感知层、传输层、平台层和应用层。
(1)感知层:通过安装各类传感器、摄像头等设备,实时采集园区内的人、车、环境等信息。
(2)传输层:利用有线和无线网络,将感知层采集的数据传输至平台层。
(3)平台层:对传输层的数据进行处理、存储和分析,为应用层提供数据支持。
(4)应用层:面向园区管理者、企业和员工,提供各类应用服务,满足不同场景需求。
2. 功能模块(1)物业管理:包括设施设备管理、安防管理、环境监测、能源管理等,实现园区基础设施的智能化管理。
(2)企业服务:为企业提供政策咨询、项目申报、融资对接、人才招聘等一站式服务。
(3)便捷通行:通过人脸识别、车牌识别等技术,实现园区内的无障碍通行。
(4)信息发布:构建园区信息发布平台,及时传递园区动态、政策法规、企业资讯等。
(5)数据分析:对园区内各类数据进行挖掘分析,为园区运营决策提供数据支持。
3. 实施步骤(1)需求调研:深入了解园区现状,明确园区管理和服务需求。
(2)方案设计:根据需求调研结果,制定智慧园区综合管理平台系统解决方案。
(3)系统开发:按照方案设计,进行系统开发和集成。
(4)项目实施:部署系统,进行设备安装、调试和培训。
(5)运营维护:确保系统稳定运行,提供持续的技术支持和服务。
四、预期效果1. 管理效率提升:实现园区基础设施的智能化管理,降低运营成本。
智慧园区一网统管大数据运营和监管服务平台建设方案xx年xx月xx日•建设背景•建设目标与原则•平台架构与功能•技术实现方案•安全保障体系•实施方案与计划•效益评估与风险控制目录01建设背景随着科技的不断进步,智慧园区已成为城市发展的重要组成部分。
为了更好地提高园区的运营效率和管理水平,需要构建一个高效、智能的一网统管大数据运营和监管服务平台。
智慧园区的快速发展传统园区管理方式存在着信息不对称、沟通不畅、管理效率低下等问题,无法满足现代智慧园区的发展需求。
传统园区管理的挑战园区发展需求大数据技术的广泛应用随着大数据技术的不断发展,越来越多的行业开始应用大数据技术来提高运营效率和服务质量。
智慧园区作为城市管理的重点领域,构建基于大数据技术的运营和监管服务平台具有重要意义。
行业发展趋势构建基于大数据技术的智慧园区一网统管大数据运营和监管服务平台是行业发展的必然趋势,能够实现园区的可视化、智能化管理,提高运营效率和服务质量。
行业发展现状平台建设意义提高园区的运营效率和服务质量通过构建一网统管大数据运营和监管服务平台,能够实现园区的可视化、智能化管理,提高园区的运营效率和服务质量。
推动智慧城市的建设智慧园区是智慧城市建设的重要组成部分,构建基于大数据技术的智慧园区一网统管大数据运营和监管服务平台能够推动智慧城市的建设进程。
提升园区的品牌形象通过构建一网统管大数据运营和监管服务平台,能够提升园区的品牌形象,吸引更多的企业入驻,促进园区的经济发展。
02建设目标与原则建设目标提升智慧园区的运营效率通过一网统管大数据运营和监管服务平台的建设,实现园区的精细化、智能化管理,提高园区的运营效率。
要点一要点二优化园区的服务质量通过实时数据采集、分析和处理,为园区提供更准确、更及时的服务支持,优化园区的服务质量。
实现园区的可持续发展通过大数据技术,对园区进行科学规划和管理,实现园区的可持续发展。
要点三统一规划、分步实施对平台建设进行统一规划,明确建设目标和实施方案,并根据实际情况分阶段逐步推进实施。
智慧园区一体化管理平台简介智慧园区一体化管理平台是一种基于数字化技术的综合管理系统,旨在提升园区管理的效率和智能化水平。
该平台整合了各种信息化工具和技术,包括云计算、物联网、大数据分析等,以实现园区内各个管理环节的集中化、智能化和协同化管理。
功能1.设备监测与控制:智慧园区一体化管理平台可以实时监测园区内各类设备的运行状态,如电力设备、水处理设备、空调系统等,并可以远程进行控制和调节。
2.资产管理:平台可以对园区内的各类资产进行全面的管理,包括设备、设施、土地等,通过数字化的方式记录和跟踪资产的信息,提高园区资源的利用率和管理效率。
3.安全管理:平台集成了安全监控系统,通过摄像头、门禁系统等设备实时监控园区的安全状况,并与警报系统结合,实现对各类安全事件的及时响应和处理。
4.能源管理:借助物联网技术,平台可以实时监测园区的能源消耗情况,并提供能源管理建议,帮助园区节约能源、降低能耗成本。
5.环境监测:通过传感器监测园区内的空气质量、噪音、温湿度等环境参数,帮助园区管理者及时了解环境状况,采取相应的措施,提供一个舒适、健康的工作和生活环境。
6.数据分析与决策支持:平台可以对园区内各类数据进行采集、整理和分析,帮助园区管理者进行决策和规划,提高园区的运营效率和竞争力。
7.服务管理:平台可以提供在线服务,如报修、预约会议室等,方便园区内的企业和员工进行各类服务的申请和管理。
优势智慧园区一体化管理平台的优势主要体现在以下几个方面:1.整合性:平台整合了各类管理模块,包括设备管理、安全管理、能源管理等,实现了各个管理环节的集中化管理,消除了信息孤岛,提高了管理效率。
2.智能化:平台利用物联网、大数据分析等技术,实现了对各类设备和环境的智能监测和控制,提供了智能化的管理手段,提高了管理水平。
3.协同化:平台提供了多方协同工作的功能,如设备运维人员、安全人员、环境监测人员之间的协同工作,实现了团队合作和信息共享,提高了管理效能。
智慧园区系统平台设计方案智慧园区系统是基于云计算、物联网、大数据等新技术的综合应用平台,旨在提高园区运行效率、优化资源配置、提升园区管理水平,为园区企业和居民提供更加便捷、舒适、安全的生活和工作环境。
以下是一个智慧园区系统平台的设计方案。
一、系统架构智慧园区系统平台的整体架构可以分为四个层次:感知层、传输层、应用层和管理层。
1. 感知层:利用各种传感器、标签和设备获取园区内各种信息,包括环境数据、设施设备数据、人员数据等。
通过感知层的数据采集和处理,实现对园区各种资源的实时监测和控制。
2. 传输层:通过有线和无线通信技术,将感知层采集的数据传输到中央服务器,包括园区内部的通信网络和对外的互联网通信。
3. 应用层:基于中央服务器提供各种智慧功能和服务,包括园区管理、安防监控、能源管理、智能交通、智能停车、智能照明、环境监测等。
通过应用层的数据分析和处理,实现对园区内各种资源的高效利用和智能化管理。
4. 管理层:负责对整个系统进行管理和维护,包括用户注册和权限管理、系统配置和部署、故障监测和排除等。
二、主要功能1. 园区管理:包括设施设备管理、人员管理和物资管理等,实现设施设备的统一监测、维护和管理,方便园区管理员对资源进行实时调度和合理配置。
2. 安防监控:通过视频监控、入侵报警等手段,对园区内的安全事件进行实时监测和预警,并提供远程监控和录像回放功能。
3. 能源管理:通过智能电表、光照传感器等设备,对园区内的能源消耗进行监测和分析,提供能源使用报表和节能建议,实现园区的节能管理。
4. 智能交通:通过车辆识别、停车位信息管理等技术,实现园区内的智能车辆管理和交通流量监控,提供实时的道路导航和停车导引服务。
5. 智能停车:通过车位检测、导航、预约等技术,提供园区内的智能停车服务,方便用户查询和预定停车位,减少停车时间和车辆拥堵。
6. 智能照明:通过光照传感器和智能开关等设备,实现对园区内的照明设备的智能控制,根据环境光线的变化自动调节照明亮度和开关状态。
智慧园区综合管理平台随着科技的不断发展和智能化的趋势不断深入,智慧园区管理平台日益成为现代园区管理中的重要组成部分。
智慧园区综合管理平台作为集成各项智能化管理功能的平台,旨在提升园区管理的效率、便利性及安全性。
本文将从智慧园区综合管理平台的定义、特点、应用场景以及未来发展趋势等方面进行分析探讨。
定义智慧园区综合管理平台是指基于先进的信息技术,利用网络通信、云计算、大数据等技术手段,对园区内的各类设备、设施、人员进行监测、管理、控制和协调的综合管理系统。
通过集成人脸识别、门禁系统、视频监控、环境监测、能源管理等功能,实现对园区运行状态的实时监测和管理。
特点1.实时监测:智慧园区管理平台可对园区内各个角落的设备进行实时监测,及时发现问题并采取相应的措施。
2.智能分析:基于大数据技术,平台能够对园区内的数据进行深度分析,为管理者提供决策参考。
3.远程控制:管理人员可以通过平台进行远程控制,实现对园区设备的远程监管和操作。
4.信息共享:平台实现了各个系统之间的信息共享,提高了园区管理的整体效率和水平。
5.多维度管理:平台能够综合管理园区内的各种资源和设备,为管理者提供多维度的数据展示和管理功能。
应用场景智慧园区综合管理平台广泛应用于大型园区、工业园区、科技园区等场景中,主要包括以下几个方面:1.安防监控:通过视频监控、门禁系统等设备,实现对园区内安全情况的实时监测和管理。
2.设备管理:对园区内各类设备进行集中管理和维护,提高设备利用率和运行效率。
3.能耗管理:通过智能化的能源管理系统,实现对园区用电、用水等资源的监测和管理,从而降低园区的能耗成本。
4.楼宇管理:对园区内各幢建筑的照明、空调、电梯等设备进行集中控制和管理,提高楼宇的智能化程度。
5.人员管理:实现对员工、访客等人员的人脸识别、考勤管理等功能,提高园区内人员管理的效率和安全性。
未来趋势随着人工智能、物联网、5G等技术的不断发展,智慧园区综合管理平台将迎来更加广阔的发展空间。
2017.11Vol.41No.11收稿日期:2017-06-02作者简介:王利霞(1976—),女,河北省人,副教授,硕士,主要研究方向为网络安全、网格计算、大数据处理。
通信作者:康洪波(1972—),女,河北省人,副教授,硕士,主要研究方向为电气控制。
1637基于大数据的智慧园区电源系统管理平台王利霞,康洪波,徐康顺(河北建筑工程学院,河北张家口075000)摘要:在研究监控系统整体结构的基础上,构建了以K-means 算法为中心的数据融合系统。
该系统以分类数据为基础,以大数据和云计算平台为依托,形成了智能化数据处理核心,为提高电源系统的控制决策和故障报警打下了良好的基础。
关键词:智慧园区电源;远程监控;大数据;数据挖掘中图分类号:TM 914文献标识码:A文章编号:1002-087X(2017)11-1637-03Intelligent park power system management platform based on big dataWANG Li-xia,KANG Hong-bo,XU Kang-shunAbstract:Based on the study of the overall structure of the monitoring system,the data fusion system centered on K-means algorithm were constructed.The system formed the intelligent data processing core with the large data and cloud computing platform based on the classification of data.And it laid a good foundation to improve the power system control decision and fault alarm.Key words:intelligent park power;remote monitoring;large data;data mining 作为智慧型社会的一个缩影,智慧型园区成为社会发展的一个重要形式。
智慧园区是现代电力电子技术、通信技术、控制技术和信息技术的综合体,各部分的可靠运行离不开电源系统的支持。
智慧园区的供电系统可以采取多种形式,一种为传统电网供电,这种方式对于成熟地区的智慧园区来说,具有可靠性相对较高,一次性投入低的优势,但是这种供电方式容易受大电网状态的影响,如果大电网出现故障,则园区内的一切业务会受到很大的冲击;而另一种是处于偏远地区的园区,这一类园区离主干电网远,可用电网的安全性和可靠性都不高,因此,往往采取分布式电源对园区供电,而分布式电源系统常常由绿色能源构成,优势非常明显,那就是绿色环保,而不利的因素就是其发电量随外界环境的变化太大,具有相当的随机性和非线性,因此稳定性也是需要关注的重点之一。
针对以上问题,不管是第一类用电,还是第二类用电,对于智慧园区来说,建立一个相对完善的园区电源管理系统具有重要的意义。
1智能园区电源监控系统的基本架构整个系统的主体结构采用六个层次的模式,如图1所示。
最底层的是智慧园区中的供电系统,该系统由基本电力设备构成,可以为园区的不同区域进行供电,图中所示将园区分为区域一供电系统、区域二供电系统、特殊区域供电系统、消防电源等组成。
供电系统可以选择传统电网,也可以选择分布式电网;自下而上的第二层是数据采集层,主要采集的数据可以包括电源各部分的电流、电压、功率等实时运行数据、环境运行数据、高清视频信号采集数据、报警实时数据、GPS 信号数据。
如果供电系统中还存在着一些蓄能设备,则对蓄能设备如油机的液位等数据也要一并采集。
在这些采集的数据中,应用于发电、供电设备本身的数据主要有电压、电流、功率、位置等信息,而应用于环境的主要有高清视频及环境参数等。
处于自下而上第三层的是大数据和云计算中心,该层是整个系统的图1电源系统功能架构2017.11Vol.41No.111638数据处理核心。
一般采取公共通信或集群通信来构建底层、第二层与第三层的通信。
自下而上第四层的是数据的分类处理中心,由大数据与云计算形成的计算结果汇总成几类具有一定意义的数据群。
该数据群中主要包括实时监控数据、高清视频监控数据、预测预警数据、智能分析过程数据、智能控制及辅助决策数据,这些数据形成后统一汇总到第五层。
第五层是智能数据融合中心,在该中心中,本系统采用K-means 算法进行数据挖掘的处理,从而形成数据的融合过程,为监控电源提供有力的基础。
处于系统最上层的是应用层,根据园区电力系统的管理过程,形成为工作人员服务的上层应用系统,用来观察和控制整个电源系统。
2大数据处理集群体系构建及云处理过程分析由于园区内的数据量很大,涉及到园区中电源部分的数据量也是巨大的,利用大量分布式的PC 机构建数据处理集群,形成结构动态、拓展性强的高性能计算平台,是处理这些数据的重要举措。
这些数据的处理过程需要利用大数据处理技术,并在相应的园区数据平台的基础上构建出以电源管理为重点的大数据处理集群框架结构,为云计算构建处理平台。
在智慧园区中,电源系统管理数据的处理过程是和园区的其他处理数据汇总在一起的,因此,在整个结构中,数据的处理过程需要应用到MapReduce 模型来整合Hadoop ,利用粒度分解算法,将分布在多个平台节点上的数据进行分布式并行处理,并将得到的结果进行数据融合,为智能决策作基础,其大数据集群体系结构的基本模型如图2所示。
本设计采用文献[1]中所设计的体系结构。
如图2所示,整个系统的底层是利用各种计算节点所形成物理资源池,该资源池内的所有硬件设施,例如内存、CPU 、网络资源和一些外部设备均采用虚拟化管理,采取动态迁移技术,形成一个统一的计算实体,在这个实体中,所有硬件共享,智能配置,构建数据处理的硬件平台;在底层硬件平台之上的是数据处理核心,在该核心中包括了8个步骤,形成了计算的中心。
在该中心中,要应用到云模式的粒度分解算法处理平台。
云模式是一个以不确定性为中心的计算模式,模式的核心是人们对数据群体的随机认识和模糊认识,而这种认识不能作为计算的依据,要想形成有效的计算过程,就需要利用粒度分解算法来处理相应的过程。
粒度分解算法的理论依据是根据数学统计过程显示,对处于某一状态随机分布的云群体而言,可以分解为若干个正态云的叠加,而这个叠加的正态云数据越多,越趋向于数据所表达的本质,而这个分解的过程就是云变换的过程。
云的表达常常利用三个参数来表示,这三个参数分别为熵、超熵和期望,这三个参数构成云特征向量,而云变换的过程就是将一个定性认识的不确定的连续数据空间,转化为以离散数据为表征的定量化表征过程,其转化过程用数学表达式可表示为:(1)式中:为转化离散数据的个数;为转换幅度系统。
在转化过程中离散数据个数的确定方式是一个关键的问题。
的量值越大,其本身计算的时间复杂度就越高,计算的过程耗时就越长。
同时由于数据实体本身数据量也大,所以容易形成矩阵性特征向量集合,其计算实体转换为数学表达式:(2)从以上分析可知,计算的时间复杂度已经达到了(2),这对在有限的时间内形成有效的数据处理和融合的结果十分不利。
因此,需要采用一种算法来降低计算的复杂度。
3基于K-means 动态聚类算法的数据挖掘过程构建图3为基于云平台的数据挖掘体系架构。
在以下的体系结构中,系统利用算法服务管理模块和数据并行处理模块中内嵌入聚类算法,以降低计算的维度,加快数据融合的速度。
本系统采用K-means动态聚类算法来对信息进行挖掘分图2大数据集群体系结构1()(,,)ii i ni x n e i f x u j EE H =®åg 1111111212121112121211111112121111121211.....................(,,)(,,)...(,,)(,,)...............(,,)...(,,)n n n n n n nn nn nn n n nn x n e x n e n x n e x n e n x n e nn x n e j j j j j j j E E H j E E H j E E H j E E H j E E H j E E H éùêúêú=êúêúëûéùêúêúêúêúêëûú图3基于云平台的数据挖掘体系架构2017.11Vol.41No.111639类。
粒度分解算法的维度由聚类算法的分类群来确定。
由K-means 算法的特性可知:数据的分类按照特征相似的数据无限趋近同一个类。
在园区电源系统中,数据采集过程中形成的子数据群就天然带有一定的分类效果,但是这种效果是粗糙的,不精准的。
因此,需要利用K-means 动态聚类算法来进行纠正。
假设选取某一类数据,例如电源运行过程中的故障数据。
首先利用原数据群构建一个数据训练样本,样本定义为:={}(=1,…),式中的每一个都属于全部分类,但还不明确属于某一分类,K-means 算法利用问题空间的属性将这些数据划分归类为个簇分类,如图4及图5所示,从而形成各分类粒子分类的维度。
具体算法过程如图6所示。
本设计中,计算所属的类可利用公式[2]:,求质心为:收敛条件设定为:K-means 算法可以很快地对云平台上的数据进行粒子化分析,从而为智能化数据的融合提供条件。
4结语本文在研究智能园区电源系统数据基本特征的基础上,构建了园区电源系统数据集群处理平台。
该平台以大数据处理为基础,采用云计算处理方式,同时以K-means 算法为云计算的粒度分解算法提供降维处理,提高处理的效率,为园区各类数据的分类和融合提供良好的基础。
参考文献:[1]张兴旺,李晨晖,秦晓珠.云计算环境下大规模数据处理的研究与初步实现[J].现代图书情报技术,2011(4):17-23.[2]LEAD J.K-means algorithm [EB/OL].2011-04-06.http://www./jerrylead/archive.图4聚类初始向量分布图5聚类结束向量分布图6K-means 算法步骤2:arg min ||||i i j C x u =-{}{}11:miii j n ii cj x u c j =====åå2(/)e SQRT n s =况下测得的效果更好。