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关键词： 峰谷   负荷   供热机组   非供暖季   大数据分析  

摘要： 在碳达峰、碳中和背景下,热电厂负荷特征在供暖季内外表现出很大的差异,非供暖季需要适应火电厂低负荷运行逐渐常态化的新形势,并需要充分考虑火电与新能源的区域联动。本文选取了典型煤电供热机组,对其全年负荷进行了数据提取及统计,并对夏季峰谷时段负荷分布特征进行了系统分析。研究结果有望为火电高质量发展提供数据支撑。

关键词： 高速铁路   灾害监测   大数据   系统架构   运维决策   数据共享  

摘要： 开展高速铁路灾害监测大数据分析应用,有助于高速铁路沿线灾害的精细化监测,辅助灾害监测系统运用、维护、管理等决策,为基础设施检测、动车组列车运行等提供高速铁路沿线灾害信息,在更大范围发挥数据对铁路安全生产的支撑作用。围绕高速铁路灾害监测系统发展和灾害监测数据共享需求,在分析高速铁路灾害监测数据的特征及应用需求的基础上,提出高速铁路灾害监测大数据分析系统的设计目标及定位,采用国铁集团主数据中心一级部署,国铁集团、铁路局集团公司、站段、车间四级应用模式,设计了系统架构。从铁路和气象监测数据融合分析应用、灾害时空分布规律、灾害监测设备状态分析、数据共享等方面提出灾害监测大数据分析的典型应用场景,为高速铁路灾害防御和安全生产提供决策支持。

关键词： 电力设备   大数据分析   期刊投稿   人工智能   知识图谱   区块链   云计算   物联网  

摘要： 1.本刊主要刊登人工智能、大数据分析、云计算、物联网、移动作业、区块链、边缘计算、数字孪生、知识图谱等先进技术在电力系统的应用研究最新成果,涉及电力设备制造、系统规划设计、发电、输电、供电、配电、用电、调度、电力市场交易等诸多环节。2.本刊只接受网上投稿,请投稿人认准本刊唯一投稿网址为:http://***/ch/***,本网址已经百度官网认证;本刊投稿要求详见该网页。3.来稿格式具体要求如下中文标题:2号黑体,居中中文作者姓名:小4号宋体,居中中文作者单位:小5号楷体,居中中文摘要:小5号黑体,左齐;中文摘要内容:小5号楷体.

关键词： 巴斯夫   苯乙烯装置   大数据分析   工业生产工艺   系统自动化   操作工况   模拟优化  

摘要： 近日,德国巴斯夫推出的苯乙烯催化剂工业4.0解决方案Styro Sim,在新浦化学(泰兴)有限公司苯乙烯装置上成功应用,实现操作工况模拟优化、大数据分析、系统自动化数据传输等功能,有效提升了装置的生产运行和维护效率。作为苯乙烯催化剂和苯乙烯工业生产工艺发明者,巴斯夫一直致力于催化剂产品及服务的创新与研发。

关键词： 大数据分析   移动通信网络   优化方式  

摘要： 随着城市化进程的不断推进,移动通信网络得以和各种先进技术充分结合,移动通信网络逐渐成为我国发展过程中高度重视的问题。大数据分析与移动通信网络的深入结合是未来发展的必然趋势,其具有非常广阔的应用前景。通过对大数据分析的合理运用,从而为移动通信网络的优化提供更好的条件。

关键词： 大数据分析   四位一体   混合式教学   教学模式  

摘要： 针对大数据分析课程的教学现状及问题,文章提出该课程可进行“四位一体”混合式教学模式改革,即从四个方面完成大数据分析课程的混合式教学,分别是学情分析多元混合、课堂组织模式多元混合、课程内容与思政多元混合、课程考核方法多元混合。这四个方面形成一个有机整体,覆盖从开课准备到课堂组织与内容设计,再到结课等教学全过程,且每个方面内部也由多元素混合组成。

关键词： 巴斯夫   苯乙烯装置   大数据分析   系统自动化   操作工况   新浦   模拟优化   数据传输  

摘要： 最近,巴斯夫推出的苯乙烯催化剂工业4.0解决方案在新浦化学苯乙烯装置上成功应用,实现操作工况模拟优化、大数据分析、系统自动化数据传输等功能,有效提升生产运行和维护效率。2022年2月,苯乙烯催化剂工业4.0解决方案在新浦化学正式上线,这也是工业4.0解决方案在国内苯乙烯装置上的首次成功应用。

关键词： 突变点检测   大数据分析   异常检测   滑动窗口   时序数据   波动向量   模板匹配   隶属度分析  

摘要： 传统的数据检测技术在处理大规模医疗数据时,耗时较高且抗干扰能力较弱。针对这些问题,文中应用模板匹配与隶属度解析技术,给出了一种时序数据异常状态的快速检测与分析方法。该方法采用TSTKS算法与滑动窗口理论实现时序数据多突变点快速检测,提取连续多窗口波动特征,构建时序数据的归一化波动向量,对大规模病变信号进行异常状态检测与分析。仿真数据与脑电病变信号分析等实验表明,此方法是一种较为快速、准确的大数据分析与检测方法。

关键词： 资产监控   智能运维   日志采集   实时告警   大数据分析  

摘要： 交银租赁信息系统拥有多个不同版本和类型的组件。运行维护人员和管理人员在运行事件发生后往往忙于系统抢险和应急处理,难以对每一项资产进行高频率的人工检查。究其原因,主要是这些资源的软硬件结构复杂,维护过程烦琐。目前,故障处理主要依靠人工排除故障。基于此,文章介绍了基于大数据技术的智能安全运维管理平台,旨在实现对企业IT资产的快速有效管理。

关键词： 大数据分析   牵引供电设备管理   状态检修   智能化运行维护管理  

摘要： 目前牵引供电设备存在运行管理缺乏精准手段和维护水平不足的问题,同时传统的监测方案愈加难以满足当前日益快速增长的高速铁路设备管理新需求。为了加强高速铁路牵引供电设备的运行维护管控能力,文章提出了基于多源数据融合的高速铁路牵引供电设备故障预测和健康管理平台体系架构,以设备数字化维护为核心,智能数据融合和云端决策为主线,以大数据驱动技术为支撑,深度挖掘牵引供电设备运行维护检修专业数据,建设相关平台统筹管理牵引供电网相关系统信息,为牵引供电设备运行维护检修智能化和生产管理数字化提供决策方面的支持,从而实现牵引供电网有序规划、精细化维护和健康管理评价。