宁夏固海扬水工程信息化建设与应用

以宁夏固海扬水工程为背景进行信息化建设,通过调度中心综合信息化平台建设,对整个灌区进行统一调度。建立固海扬水灌溉调度管理系统,从灌溉自动化、土壤墒情、灌溉用水远程计量收费、灌区工情GIS信息系统实现自动化灌溉,结合智能闸门信息远程自动化监控系统,为灌区管理部门提供科学的决策依据,为实现高效农业提供技术保障。     

基于LBS和GIS的出租车智能调度系统的研究

基于移动位置服务和地理信息系统技术,对出租车智能调度系统的技术框架及其功能进行了研究.该系统主要由智能出租车车载平台、智能交通手机平台、智能出租车指挥系统3个部分构成,具有请求交通服务、预付费、智能调度、付费及电子账单、路径回放、失物请求等功能,对出租车的高效运营、合理调度提供了有效的支持.     

试论智能电网调度一体化应用与设计

智能电网调度在对电网进行统计建设中是非常关键的内容,它是智能输电网中的神经中枢部分,同时也是电力在生产过程中的基础部分,也是保障电力电网能够很好的进行发展的非常重要的方式和手段。本文主要介绍了现在我国的电网智能调度的实际情况,并且介绍了智能电网调度一体化应用和设计,同时也对智能调度中的关键技术进行了简单的阐述。     

智能电网调度运行面临的关键技术研究

在我国社会经济发展过程中,智能电网调度工作发挥着非常重要的作用。传统的电网调度工作已经不能满足目前电网发展的需求,对电网进行改革是发挥智能电网调度作用,促进电力发展的重要工作内容。同时,在智能电网调度过程中,还涉及许多先进的科学技术,因此,在电网调度工作过程中存在许多技术上和运行上的难题。本文通过对智能电网调度运行面临的关键技术进行分析研究,并且提出一定的解决意见,以期为智能电网调度运行发展提供参考。     

新能源电力系统多目标优化调度模式研究

随着智能电网和新能源发电技术的快速发展,电力系统优化调度面临着全新的挑战和广阔的发展方向。本文首先概述了电力系统优化调度理论的发展演变历程,在此基础上引入新能源电力系统优化调度问题。其次,从理论热点、模型建立与求解方法等角度介绍了新能源电力系统多目标优化调度的研究现状。最后,展望了新能源电力系统优化调度模式在未来智能电网安全经济运行中的应用前景。     

智慧城市背景下的档案信息化建设研究

智慧城市的基本特征是综合智能感知、泛在网络互联和技术智能应用以及全员持续创新。智慧城市将对于档案信息化建设产生重要的影响。在档案服务过程中,要求引进目前先进的信息技术,并围绕着智慧城市,全面改进档案服务机制。基于智慧城市理念,档案信息化建设应当重视新一代信息技术在档案信息化建设中的综合运用,积极培育智慧城市理念相互适应的档案服务机制和模式。此外,档案应用系统也需要融入到智慧城市的公共信息系统中。     

水库水电站非汛期优化调度系统应用研究

【目的】为实现水库水电站非汛期的合理优化调度，满足水库运行智能化调度功能需求。【方法】构建了水库水电站优化调度模型，并开发形成了具有优化调度功能的陆浑水库水电站优化调度系统。【结果】研究结果表明：优化调度系统可以实现水库水电站非汛期标准工况调度、期初和期末水位变化工况调度、来水及用水变化工况调度等工况的仿真模拟，从而可以制定相应的调度方案。【结论】研究成果可为类似水库水电站的非汛期优化调度提供合理的参考，指导水库水电站的调度运行。     

GIS平台下可视化广播电视调度指挥系统的研究

为确保广播电视安全播出,河南省广电局切实推进安全播出调度指挥工作的信息化、网络化建设。本文提出的基于GIS的可视化广播电视调度指挥系统使用GIS技术,通过对收集的信息进行处理,对播出责任单位、节目传输单位的安全播出事故进行统计分析,并实现安全播出应急调度指挥的可视化、安全播出管理业务应用的可视化,以及安全播出预警信息发布等功能。     

自动化仓库调度问题的研究进展

介绍自动化仓库系统基本组成，提出了两类调度问题，针对这两类问题对近年来国内外研究自动化仓库调度的方法以及在线离线调度的进展进行研究，提出了目前自动化仓库调度的不足和展望。     

基于边缘计算和稳态 遗传算法的AIoT资源调度研究

在万物互联时代,智能物联网（Artificial Intelligence of Things, AIoT）是人工智能与物联网融合发展的新兴方向在面对边缘海量数据和连接时,如何进行资源负载的调度是AIoT目前亟待解决的关键问题边缘计算（Edge Computing）是对云计算的补充和发展,具有低时延、位置敏感和无线接入等优点,能在网络边缘进行高效部署该文提出了一种基于边缘计算和遗传算法的AIoT资源调度方法首先,基于边缘计算构建了云边融合的AIoT分层网络资源管理架构然后,对其资源调度问题进行了数学建模并使用稳态分组遗传算法（SSGGA）进行了优化最后,根据得到的优化方案制定了计算资源调度策略另外,基于iFogSim平台搭建了实验环境,仿真结果验证了该文所设计的资源调度策略可有效降低高负载下AIoT各节点的处理时延,并有效提升网络内设备的能量利用效率该文的工作对于推动AIoT的发展具有良好的理论和应用价值