简介:摘要: 现如今,人们的生活质量在不断提高,对于电力的需求在不断加大, 针对电力大数据流的异常检测问题,该文将流数据聚类算法与电力大数据相结合,针对现有流数据聚类算法不易存储全部数据、断电数据易丢失等问题,以及流数据聚类算法对于离线阶段聚类算法实时应答的要求,从数据的完整性、安全性以及流数据聚类算法的低时间复杂度的角度出发,对 CluStream 流数据聚类算法进行改进,提出流式 K-means 聚类算法。对在线阶段,使用 Redis 集群进行流数据的缓冲,并设计节点时间衰减策略,增大心跳消息中有效消息所占比例;对离线阶段聚类算法进行优化,使用最佳距离法确定初始聚类中心,减少迭代次数;最后,使用所提出的流式 K-means 聚类算法进行用户用电异常行为检测,实验结果表明,该算法能够很好的发现用户用电异常行为。
简介:摘要:铁路运维大数据的实时流处理技术是现代铁路运营的关键支撑,它通过高效的数据采集、处理和分析,助力铁路系统的安全、高效运行。本文深入探讨了铁路运维大数据的来源,包括列车运行数据、设备状态信息、环境监测数据等,以及这些数据所具有的海量性、高并发性和时效性强等特点。实时流处理技术在应对这些特性时发挥着重要作用。论文分析了该技术的基本原理,如Apache Kafka的数据发布订阅模型和Apache Flink的流处理框架,它们能够实时地处理和分析大量实时数据,为铁路运维提供及时的决策支持。通过这些技术,铁路运营部门能够实时监控系统运行状况,预测故障,优化调度,提升服务质量和运营效率。此外,本文还分享了实时流处理技术在铁路运维中的具体应用案例,如列车运行状态的实时监控、关键设备故障的早期预警和旅客行为模式的智能分析。这些应用展示了实时流处理技术在实际运营环境中实现数据价值的潜力,以及对铁路运维管理的深远影响。总结来说,本文阐述了铁路运维大数据的实时流处理技术的必要性,深入剖析了相关技术原理,并通过实例展示了其在铁路运营中的实践效果。对于未来,我们将继续关注实时流处理技术的最新进展,以及其在铁路运维领域的更多创新应用,以推动铁路行业的数字化转型和智能化升级。
简介:摘要:坚持党的领导、加强党的建设,是国有企业的“根”和“魂”,也是国有企业的独特优势。新形势下,打造一流企业党建已经成为国企党建的重要目标。2023年是陕煤集团一流企业党建布局年,积极探索打造一流企业党建的途径和方法,对于全面提升党的建设质量,充分发挥党组织的领导作用,推动榆北煤业再次走向优秀、奔向卓越,实现企业高质量发展具有十分重要的现实意义。
简介:摘要:2016年在T区块优选井位、构造和砂体发育匹配好且含水低的区域进行水平井开发,为延缓见水时间,充分发挥油井产能,获得较高采收率,利用水平井的临界产量及产能模型计算得出A井的合理生产压差,从而确定合理流压。
简介:【摘要】: IGBT并联应用时,支路均流与否是关键性问题,文中从IGBT模块自身特性、驱动电路以及外围电路连接三个方面对均流特性的影响作了细致分析。
简介:摘要:作为一种历史悠久又具有高雅气息的乐器,钢琴经历了漫长而丰富多彩的发展历程,同时也不断地面临新的挑战与创新。本文回顾了钢琴乐器的发展史,从毕达哥拉斯发明测弦器的古希腊时期,到有了索尔特里琴和杜西马琴的中世纪时期,再到文艺复兴时期出现的拨弦式古钢琴和击弦式古钢琴。钢琴在经历了几个世纪的发展演变后,已成为当今最具表现力的键盘乐器之一。
简介:摘要:铀浓缩系统稳定运行时,受各种因素的影响,精料流丰度总在一定范围内波动,根据实际运行情况,适时调整工况值,是保证产品丰度合格的关键。本文通过对各系统稳定运行时影响丰度波动的各因素进行分析,计算丰度波动的时间及范围,对精料流丰度管控要求进行优化,以期在精料流丰度控制分析上积累经验。