[01414393]基于物联网技术的供热能耗监测和测评分析控制系统
交易价格:
面议
所属行业:
控制系统
类型:
非专利
交易方式:
资料待完善
联系人:
所在地:
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
课题采用云平台完成物联网应用的决策和信息处理。全市范围的供热系统物联网项目是一个周期较长、规模较大、目标构成复杂,涉及到相关责任人和部门较多的大型及复杂工程,传统的开发架构已经无法满足业务需求。通过风险评估,设计了利用面向对象技术、基于开放式系统结构、符合工业标准(XML、模糊语言变量)、采用分布式计算部署(C/S/S)的一套标准应用平台。通过仿真模拟,这种分布式部署增加了系统扩展的能力,充分利用了云平台内计算资源,屏蔽了纯B/S架构中计算对应用服务器的压力,并提高了事务性系统的响应性能。供热系统的云平台规模庞大、伸缩性、动态性要求高,设计算法时要从全局的观点考虑诸如网络流量、拥塞、到达时间、局部最优等问题。在对比最快速梯度下降(rapidestgradientdescent)、模拟退火等算法后,选择引入模糊语言变量并结合多属性群决策理论作为全局最优解。仿真算例表明该模型的合理性和有效性,是一种针对NP问题的离散优化问题的元启发式算法,它能够解决静态的组合优化问题,能够解决动态的组合优化问题,对于云平台的动态性、大规模性、伸缩性都有很好的解决。
课题采用云平台完成物联网应用的决策和信息处理。全市范围的供热系统物联网项目是一个周期较长、规模较大、目标构成复杂,涉及到相关责任人和部门较多的大型及复杂工程,传统的开发架构已经无法满足业务需求。通过风险评估,设计了利用面向对象技术、基于开放式系统结构、符合工业标准(XML、模糊语言变量)、采用分布式计算部署(C/S/S)的一套标准应用平台。通过仿真模拟,这种分布式部署增加了系统扩展的能力,充分利用了云平台内计算资源,屏蔽了纯B/S架构中计算对应用服务器的压力,并提高了事务性系统的响应性能。供热系统的云平台规模庞大、伸缩性、动态性要求高,设计算法时要从全局的观点考虑诸如网络流量、拥塞、到达时间、局部最优等问题。在对比最快速梯度下降(rapidestgradientdescent)、模拟退火等算法后,选择引入模糊语言变量并结合多属性群决策理论作为全局最优解。仿真算例表明该模型的合理性和有效性,是一种针对NP问题的离散优化问题的元启发式算法,它能够解决静态的组合优化问题,能够解决动态的组合优化问题,对于云平台的动态性、大规模性、伸缩性都有很好的解决。