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关键词： 齿轮箱   最大互信息系数   循环神经网络   残差分析   故障预警  

摘要： 齿轮箱的损伤和失效会直接或间接导致风电机组的故障或停机,造成重大的经济损失。为了能对齿轮箱的故障状态进行预警,本文提出了一个基于大数据分析技术的风电机组齿轮箱故障预警模型。首先利用最大互信息系数分析各工况参数与齿轮箱输出轴温度的相关性,提取主要影响因子作为具有记忆时序信息的循环神经网络的输入特征,构建正常状态下齿轮箱温度的残差分布,设置故障预警阈值,从而实现对风电机组齿轮箱故障状态预警。

关键词： 大数据分析能力   组织敏捷性   服务创新绩效  

摘要： 服务创新是企业提高客户体验、提升市场拓展度的重要能力。文章探讨了影响公司服务创新绩效的因素,当考虑到大数据分析在服务创新中的作用和相关机制时,实证结果表明:(1)大数据分析能力不但对公司的服务创新绩效有正面作用,同时对组织敏捷性也有正面作用;(2)组织敏捷性有助于企业服务创新绩效的提高;(3)组织敏捷性在大数据分析能力和企业服务创新绩效之间的作用中,发挥了部分中介功能。研究结果的实际意义在于,企业应重视对大数据分析的投资,通过提高大数据分析能力实现高组织敏捷性和高服务创新。

关键词： 大数据分析   CiteSpace   文献计量   科学知识图谱  

摘要： 文章基于CiteSpace软件对中国国家知识基础设施(China National Knowledge Infrastructure,CNKI)中2013—2022年有关大数据分析的研究文献进行多个维度的计量分析,结果表明:大数据分析研究领域整体呈上升趋势,且上升趋势较快,但国内近两年发文量稍下降;国内近几年马晓亭和孟天广的发文量最多;研究机构共现分析显示国内发文量较多的机构有中国人民大学、中国科学院大学、武汉大学等,但还未形成较为紧密的研究队伍;研究热点主要分布在数据挖掘、人工智能、云计算、情感分析以及神经网络等方面。国内对大数据分析的研究仍处于发展阶段,应加强各研究者和研究机构之间的合作,注重关键领域的研究。

关键词： 大数据分析   北斗定位   智慧路灯   应用服务平台  

摘要： 基于能源托管精益化管理的要求,路灯传统节能方式已无法进一步挖掘节能潜力,原有的照明管理平台已无法满足项目更多需求。为支持路灯托管业务的发展,急需进行相应的升级。文章重点阐述了为解决一系列路灯建设、运维的痛点和难点所做的基于大数据和北斗定位的智慧路灯应用服务平台的探索与实现。

关键词： 油田生产   大数据分析技术   应用  

摘要： 油田企业的生产任务艰巨,极端恶劣的生产条件、复杂的生产工艺使得在油田生产作业中,面临着较大的技术选择、管理操作难题。随着油田行业的发展变革,各个企业越发重视生产中的数据采集和利用,只有做好了数据分析,才可发挥数据价值,将数据应用于生产决策中。但因为油田企业的生产流程繁多,产生了大量的数据,数据的海量性决定了采用大数据分析技术的必要性,基于此,重点分析了在油田生产中大数据分析技术的应用,可提升生产中的数据利用水平。

关键词： 粮食安全体系   监测预警   大数据分析   战略构想  

摘要： 粮食安全是国家安全的重要组成部分。以粮食安全监测预警为研究目标,将大数据技术与粮食安全问题交叉融合研究,旨在找到更加科学的粮食安全监测预警方法。首先,在揭示粮食安全系统内部及子系统目标之间的非线性复杂作用关系基础上,建立粮食安全监测系统;其次,在粮食安全监测系统基础上,建立粮食安全状态评估模型、粮食安全预测模型、粮食安全预警模型;最后,构建粮食安全智能决策支持系统,对粮食安全系统进行仿真调控,实现粮食安全系统的仿真与模拟,形成粮食安全系统智能调控方案,为保障我国粮食安全提供决策支持。

关键词： 大数据分析   船舶电力   调度方法  

摘要： 随着船舶电网的不断完善,以及各种智能化传感器装置的应用,船舶电力系统中的数据以爆炸式的速度增加,同时也使得船舶发电行业进入了一个新的信息时代。尽管船舶电网数据有着较好的发展潜力,但其存在数据量大等问题。因此,需要建立调度平台,统一数据模型和全景调度数据,这对船舶电力调度的研究具有重要意义。

关键词： 车身质量   大数据分析   缺陷预测   能源消耗   过程数据   设备故障   实际产能   预测和分析  

摘要： 在实际生产中,由于设备故障的发生、人员效率的低下、车身质量缺陷的修复和能源消耗的损失都会影响实际产能,使其低于计划产能。本文通过大数据分析实验来验证预测和分析车身质量缺陷的可行性,即证明过程数据与车身质量的相关性。

关键词： 采集终端   故障预测   提前运维   BP神经网络  

摘要： 采集终端发生通信故障对采集成功率影响较大,为提前预测采集终端通信故障,提升故障处理效率,提高采集成功率,研究一种采集提前运维系统。基于用电信息采集系统的大数据,选取与通信故障具有强相关性的数据作为分析因子,采用BP神经网络构建故障预测模型,并进行训练、优化。将优化模型与用电信息采集系统互联,搭建提前运维系统,对次日大概率可能发生通信故障的采集终端进行预警,指导采集运维人员有的放矢地开展故障处理工作。算例结果表明,故障预测模型具有较高准确性,提前运维系统实用、高效。

关键词： 冷热电负荷   类聚分析   耦合特性   综合能源系统   K-means算法  

摘要： 随着我国综合能源系统的迅速发展,用户侧出现越来越多的综合负荷尤其是电冷热耦合负荷,而针对冷热电负荷的耦合特性的研究极为重要,其决定了综合能源系统规划和运行是否科学合理。因此,将大数据分析法应用到冷热电综合负荷的耦合特性分析中,建立了基于改进K-means算法的冷热电负荷耦合特性分析模型,该模型利用国外某高校实测综合能源系统相关真实数据,对学校用能负荷按照春夏秋冬四季进行合理聚类分析,以获得不同季节时段以及同一季节时段的用能负荷耦合特性,在此基础上,对该综合能源系统中电、冷综合需求响应的潜力进行研究。最后,通过仿真分析,结果表明文中方法能较好地深入挖掘该综合能源系统的用能耦合特性和需求响应潜力,为制定合理的综合需求响应方案提供有力数据支撑。