基于改进资源分配网络的企业能耗单元输入输出模型
工业工程毕业论文选题
工业工程专业毕业论文选题工业工程专业毕业设计选题要结合企业实际，主要以工程与设计类（毕业设计）生产现场管理类题目为主，原则上不选择宏观性题目。
一、选题要求：1、选题要求:毕业设计指导教师所出的题目要符合工业工程专业培养目标和教学基本要求，在学生受到工业工程师基本训练的基础上，做到题目具有先进性和一定的完整性,尽可能反映工业工程的新技术、新理论、新方法,力求结合生产、科研任务进行。
2、题目新颖性要求：题目尽量做到每年更新,对已有题目要求说明新的任务和目标。
3、设计内容要求:设计要做到目标明确、工作量充足、难易程度切实可行；设计内容要求有足够的深度和一定的代表性，使学生切实受到专业基本功的训练；坚持每生一题，对大而难的选题可分解为若干子题，但要有明确分工;对于能力强的学生可适当加深加宽设计内容。
毕业设计选题可涉及机械、冶金、轻工、仪表、纺织、建筑等行业，还可扩展到酒店、金融等服务业;选题可涉及线性规划、可行性分析、管理信息系统、作业研究、工效学、设施规划与物流分析、价值工程应用、质量管理、生产计划与库存控制、人力资源等。
既要贴近和解决生产实际中的问题，又要起到提高自身解决问题的能力和水平。
二、选题方向及研究内容1.基础IE与现场管理基本要求：利用方法研究和作业测定等基础IE手法，首先对工作现场进行分析（包括程序分析、作业分析、动作分析等)、进行改善，制定标准、规范的作业方法；在此基础上,运用时间研究方法（秒表测时，预定时间标准、工作抽样等）制定产品或工序的时间定额；在规范企业标准作业方法和标准工时的基础上，对企业流水生产线进行建模和仿真，进行生产线平衡；实现人力资源与生产效率的优化，达到降低成本和提高生产效率的目的。
研究内容：(1)企业生产流程和作业方法改善与优化：运用方法研究的各种分析技术，如程序分析、作业分析、动作分析等工具，结合人因工程的知识，对企业生产过程中存在的不合理、不经济现象进行分析，规范生产流程，设计作业方法，达到提高生产效率、提高质量和降低成本的目的。
基于混合协作NOMA的安全MEC能耗优化
第４６卷 第３期２０２４年３月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４６ Ｎｏ．３Ｍａｒｃｈ２０２４文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２４）０３ １１１６ ０９ 网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２２１１３０；修回日期：２０２３０５０４；网络优先出版日期：２０２３０５３０。
网络优先出版地址：ｈｔｔｐｓ：∥ｌｉｎｋ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｕｒｌｉｄ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２３０５３０．１５２４．００４基金项目：江苏省重点研发计划（ＢＥ２０２００８４ ４）；江苏省研究生科研与实践创新计划（ＳＪＣＸ２１＿０２６１）资助课题 通讯作者．引用格式：余雪勇，傅新程，朱洪波．基于混合协作ＮＯＭＡ的安全ＭＥＣ能耗优化［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２４，４６（３）：１１１６ １１２４．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＹＵＸＹ，ＦＵＸＣ，ＺＨＵＨＢ．ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｗｉｔｈｈｙｂｒｉｄｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅＮＯＭＡｆｏｒｓｅｃｕｒｅＭＥＣ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２４，４６（３）：１１１６ １１２４．基于混合协作犖犗犕犃的安全犕犈犆能耗优化余雪勇１，２， ，傅新程１，２，朱洪波１，２（１．南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室，江苏南京２１０００３；２．南京邮电大学教育部泛在网络健康服务系统工程研究中心，江苏南京２１０００３） 摘 要：非正交多址接入（ｎｏｎ ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｍｕｌｔｉｐｌｅａｃｃｅｓｓ，ＮＯＭＡ）技术的广泛应用改变了传统物理层安全对用户传输速率的限制，在降低时延的同时会引起系统能耗增加。
针对安全通信与降低能耗问题，提出一种基于混合协作ＮＯＭＡ的安全边缘计算传输方法。
该方法对每个用户数据处理过程设计了多时隙混合协作方案，根据不同用户的信道条件分别设置卸载决策，保证用户间公平，并推导出系统保密中断概率的闭合表达式。
生命周期评价与应用_四川大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
生命周期评价与应用_四川大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.关于单元过程的说法，正确的是_____。
参考答案:工厂的工艺流程图不是LCA模型示意图，它的每个工序或设备不一定会被定义为一个单元过程，而且它也不包含上下游生命周期过程_LCA数据收集时，原则上希望细分过程，才能在结果分析时更加准确地分析问题产生的位置和原因_单元过程不可能无限细分，尤其是受到数据可得性、数据自身的过程边界限制_工厂的工艺流程图，其实只是LCA模型中实景过程部分，一个单元过程可能包含一个或多个工序2.关于单元过程数据处理的说法，正确的是_____。
参考答案:中间过程有多个产品产出时，应该在此划分单元过程边界，以便进行分配_有些原始数据只有（全厂）全过程总量数据，无法细分，则只能折算到最后过程的最后产品上，从而保证总量正确，但结果分析时显示其发生的过程位置是不符合实际情况的_单元过程数据集必须有统一的统计口径，包含两个基本要求：所有输入输出清单数据都必须具有相同的过程边界，并且必须统一处理为与过程基准流（通常就是过程主产品的数量）相对应的数值_中间产品有外售时，不能直接采用（全厂）全过程总量原始数据，而是要分解为单元过程，用单元过程总量原始数据去计算单元过程清单数据3.关于单元过程描述的说法，正确的是_____。
参考答案:最好采用行业惯用的生产过程和技术名称，不要用边界模糊的“生产、制造”这类词_尽量体现出单元过程边界，例如画出单元过程包含的工序图_原则上应该说明单元过程的产品名称、生产过程和技术名称、甚至主要原料的名称4.《全球LCA数据库指导原则》中将单元过程数据收集归纳为4个步骤，正确的说法是_____。
参考答案:第1步是单元过程定义，其实就是单元过程划分和描述_第3步是采用合适的算法，将原始数据处理为与过程基准流相对应的一条输入或输出清单数据。
所有输入输出数据合在一起就是单元过程数据集_第2步是尽量多地收集资料，定性地确定完整的输入输出清单_第4步是检查单元过程数据集。
深度学习驱动的频谱效率提升方法
深度学习驱动的频谱效率提升方法一、深度学习在无线通信中的应用深度学习作为一种先进的机器学习方法，近年来在无线通信领域得到了广泛的应用。
其核心在于通过构建复杂的神经网络模型，模拟人类大脑处理信息的方式，从而实现对无线通信信号的有效处理和优化。
深度学习技术在无线通信中的应用主要体现在以下几个方面：1.1 信号检测与解码在无线通信中，信号检测与解码是关键的技术环节。
传统的信号检测方法依赖于复杂的数学模型和算法，而深度学习可以通过训练神经网络模型，自动识别和解码信号。
这种方法不仅可以提高信号检测的准确性，还能减少计算复杂度，提高系统的整体性能。
1.2 信道估计信道估计是无线通信中的基础技术之一，其目的是估计信道的状态信息，以便进行有效的信号传输。
深度学习技术可以通过学习大量的信道数据，构建信道模型，从而实现对信道状态的准确估计。
这种方法不仅可以提高信道估计的精度，还能适应各种复杂的信道环境。
1.3 资源分配在无线通信系统中，资源分配是一个重要的问题。
传统的资源分配方法通常依赖于固定的规则和算法，而深度学习可以通过学习用户的行为和需求，实现动态的资源分配。
这种方法不仅可以提高资源利用效率，还能满足不同用户的需求。
1.4 干扰管理无线通信系统中的干扰管理是一个复杂的问题。
深度学习可以通过学习干扰的模式和特性，实现对干扰的有效管理。
这种方法不仅可以减少干扰对通信系统的影响，还能提高系统的稳定性和可靠性。
二、深度学习驱动的频谱效率提升方法频谱资源是无线通信系统中最宝贵的资源之一，如何提高频谱效率是无线通信领域的一个重要研究方向。
深度学习技术在提升频谱效率方面具有显著的优势，主要体现在以下几个方面：2.1 深度学习辅助的多用户检测在多用户通信系统中，多用户检测是一个关键的技术问题。
传统的多用户检测方法依赖于复杂的数学模型和算法，而深度学习可以通过训练神经网络模型，实现对多用户信号的有效检测。
这种方法不仅可以提高多用户检测的准确性，还能减少计算复杂度，提高系统的整体性能。
基于模型预测控制的高效能耗优化策略研究
基于模型预测控制的高效能耗优化策略研究随着节能环保的理念逐渐深入人心，高效能耗优化成为了各大企业和政府部门的必修课。
然而，仅凭人力对能耗进行监管和调控早已不足以适应如今复杂多变的市场环境。
因此，基于模型预测控制的先进技术逐渐得到社会各界的关注和推崇。
一、模型预测控制的介绍和原理模型预测控制，简称MPC，是一种基于模型的优化控制技术，它通过对过去行为及未来行为的预测，寻找出最优的控制策略，可以有效降低能耗和提高能源利用效率。
理论上，MPC可以应用于任何一种复杂的、动态的过程控制中。
MPC的工作流程一般分为四个步骤：建立数学模型、在控制周期开始前对未来的操作进行预测、进行优化计算以及实施控制。
MPC的实现通过传感器等装置来采集实时数据，利用计算机进行算法计算，对控制器进行动态调整。
由于MPC不仅可以预测未来的状态，而且在当前状态下预测未来，因此其具有自我适应、利于优化、效率高等优点，适合处理复杂的非线性多变量控制系统。
二、基于模型预测控制的能耗优化策略基于MPC的能耗优化策略是依据过去的历史数据和未来可能的情况来推测下一步所需的能量消耗量，在不影响正常业务的前提下优化能源利用效率。
这种方法能够使企业在最大范围内降低不必要的能源消耗，同时提高能源的利用率，从而减少企业的运营成本和维护费用。
在实践中，基于MPC的能耗优化策略有以下三种常用方式：1. 常规优化模式常规模式下，基于MPC的能耗优化策略通过预测机器或流程在不同情况下的能量消耗，并根据业务需求和环境条件进行调节，以达到最优化的能耗控制效果。
这种优化模式可以在不影响系统运行的情况下提高能源的利用效率，减少企业能源成本。
2. 改进性优化模式改进性优化模式相对较常规模式来说更灵活，主要应用于需要不断优化的系统中。
改进性优化模式通过分析系统的实时数据，对模型进行动态调整，以满足当前和未来的动态性。
从而，能够在不牺牲系统性能的情况下，最大程度地提高能源的利用效率，达到能源节约的目的。
基于ZSGDEA模型的中国六大行业碳减排分配效率研究
传统的碳排放分配模式往往注重公平性和行政性，而忽视了效率因素，导致资 源分配不合理，碳减排效果不显著。因此，本次演示旨在运用ZSGDEA模型， 探讨如何有效分配碳减排责任，提高碳减排效率，实现可持续发展。
二、方法与数据
ZSGDEA模型是一种基于数据包络分析（DEA）的效率评价方法，该方法通过线 性规划，对决策单元（DMU）的输入输出数据进行相对效率评价。在碳减排分 配效率研究中，我们将运用ZSGDEA模型对六大行业的碳排放数据进行评估， 从而得到各行业的碳减排分配效率。
研究方法
本次演示采用数据包络分析方法（DEA）对我国六大行业的碳排放效率进行测 算。首先，收集各行业2015-2019年的年度数据，包括产值、就业人数、能源 消耗量、碳排放量等指标。然后，运用DEA模型中的CCR模型和BCC模型，分别 测算各行业的总体碳排放效率和纯技术碳排放效率。最后，通过对比分析，探 究各行业碳排放效率的差异及原因。
展望未来，中国行业碳排放分配效率的提高将是一个持续的过程。随着政策、 市场和技术等各方面因素的不断发展，我们有理由相信未来中国行业碳排放分 配效率将得到进一步提升。随着全球气候治理体系的不断完善，中国也将继续 积极开展国际合作，推动全球碳排放治理取得更加显著的成果。
引言
随着全球气候变化问题的日益严峻，碳排放效率成为了各国政府和企业共同的 重要指标。在我国，行业碳排放强度高，降低碳排放、提高能源利用效率已成 为国家“十四五”规划的重要任务。因此，开展行业碳排放效率测算研究具有 重要意义。本次演示选取我国六大行业为研究对象，采用数据包络分析方法， 对其碳排放效率进行测算和比较，旨在为政策制定者和企业提供参考。
基于ZSGDEA模型的中国六大行业碳减排 分配效率研究
01 一、背景介绍
【计算机应用】_输入输出_期刊发文热词逐年推荐_20140724
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词 神经网络 马尔可夫网络 非线性搜索 软件开发 超分辨率 支持向量机 人脸图像 高斯函数 颜色空间 预测 非线性模型预测控制 非线性建模 通信协议测试 输入/输出访问 输入 资源环境模型 设备代理 视频 视电阻率 视极化率 观点挖掘 观点倾向 虚拟机 藏文字符 自动微分 肤色检测 结构性能关系 组件 系统数据表 粒子群算法 空间分析 电子设备 物料平衡 灵敏度分析 灰色系统 湿法烟气脱硫 温度 油气藏流体 模糊认知图 模拟试验 模式分类 模型集成 核主成分分析 柔性软件 最小二乘支持向量机 最佳解 智能控制 无线耳麦 文本挖掘 数据提取 故障诊断 改进bp算法
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
接收器 接口 拟合 拓扑空间 拉曼光谱 扩展有限状态机 感知器 广义回归神经网络 安全因子 学习算法 多功能 基线漂移 基线校正 地理信息系统 图片转换 图片 唯一输入输出序列 含能化合物 发酵建模 发射器 反馈过程神经元网络 双通道 参数分析 即插即用 动态迁移 动态设置 动态信号 切线性模式 优先排序神经网络 产生式系统 乙醇产出模型 专家知识 上市 vga vc+ unicode文字处理器 pvt性质 pacs matlab gui jacobi矩阵 iso hdmi dvi c# bp算法 bp神经网络 bmp activex 8邻域点 4g 10646 +编程
能效计划的评估、计量及验证
要点一
总结词
要点二
详细描述
该企业通过实施能效提升计划，实现了能源消耗的降低 ，提高了生产效率，并减少了环境污染。
该企业首先对生产过程中的能源消耗进行了详细的分析 ，找出了能源浪费的环节。接着，制定并实施了一系列 能效提升措施，包括更换节能设备、优化生产流程、提 高员工节能意识等。通过这些措施，该企业实现了能源 消耗的显著降低，同时也提高了生产效率。另外，由于 减少了能源消耗，该企业也减少了环境污染，为环境保 护做出了贡献。
VS
它通常涉及对能源使用进行评估、 计量和验证，并采取必要的措施来 实现这些目标。
能效计划的重要性
提高能源利用效率
通过能效计划，组织可以识别能源消耗的瓶颈和低效领域，采 取措施解决这些问题，从而提高能源利用效率。
降低能源成本
能效计划可以帮助组织减少能源消耗，从而降低能源成本。
遵守法规要求
许多国家和地区都有能效法规和标准，要求组织必须制定并实 施能效计划。
评估的公正性
验证过程中应遵循公正性原则，避 免主观因素和偏见影响结果的可信
度。
数据的准确性
实际数据的收集和处理应准确可靠 ，以保证验证结果的客观性和准确 性。
报告的规范性
验证报告应规范、清晰、易于理解 ，包括但不限于验证目的、范围、 方法、结果、结论等。
05
能效计划实施案例分析
案例一：某企业的能效提升计划
02
能效计划的评估
评估方法
01
对比分析法
02
03
专家评估法
模型模拟法
将能效计划实施前后的能耗、排 放等数据进行对比，以评估能效 计划对能源消耗和环境的影响。
邀请能源专家、工程师等对能效 计划进行评估，从专业角度提出 意见和建议。
制造业智能化生产管理系统解决方案
制造业智能化生产管理系统解决方案第1章智能化生产管理系统概述 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 系统架构及功能模块 (4)1.3 技术路线与实施策略 (4)第2章数据采集与传输 (5)2.1 设备数据采集 (5)2.1.1 数据采集方法 (5)2.1.2 数据采集技术 (5)2.2 传感器技术应用 (5)2.2.1 传感器类型 (5)2.2.2 传感器部署与应用 (5)2.3 数据传输与通信协议 (6)2.3.1 数据传输技术 (6)2.3.2 通信协议 (6)第3章数据处理与分析 (6)3.1 数据预处理 (6)3.1.1 数据采集 (6)3.1.2 数据清洗 (7)3.1.3 数据转换 (7)3.2 数据存储与索引 (7)3.2.1 数据存储 (7)3.2.2 数据索引 (7)3.3 数据分析与挖掘 (7)3.3.1 生产过程分析 (7)3.3.2 质量预测与控制 (7)3.3.3 能耗优化 (7)3.3.4 生产调度与优化 (7)3.3.5 设备故障预测与维护 (8)第4章生产过程监控与优化 (8)4.1 生产数据可视化 (8)4.1.1 生产数据采集 (8)4.1.2 生产数据处理 (8)4.1.3 生产数据展示 (8)4.2 生产异常监测与报警 (8)4.2.1 异常监测方法 (8)4.2.2 报警系统设计 (8)4.2.3 异常处理流程 (9)4.3 生产过程优化策略 (9)4.3.1 生产调度优化 (9)4.3.2 设备维护优化 (9)4.3.3 质量管理优化 (9)第5章智能调度与决策支持 (9)5.1 调度算法与模型 (9)5.1.1 调度算法 (9)5.1.2 调度模型 (9)5.2 生产任务分配 (10)5.2.1 任务分配原则 (10)5.2.2 任务分配算法 (10)5.3 决策支持系统 (10)5.3.1 决策支持系统架构 (10)5.3.2 决策支持系统关键技术 (10)5.3.3 决策支持系统应用实例 (11)第6章设备维护与管理 (11)6.1 设备状态监测 (11)6.1.1 传感器部署 (11)6.1.2 数据传输与处理 (11)6.1.3 设备状态评估 (11)6.2 预防性维护策略 (11)6.2.1 维护策略制定 (11)6.2.2 维护资源优化配置 (11)6.2.3 维护效果评估 (12)6.3 设备故障诊断与排除 (12)6.3.1 故障诊断方法 (12)6.3.2 故障排除流程 (12)6.3.3 故障数据库建立 (12)第7章供应链管理 (12)7.1 供应商管理 (12)7.1.1 供应商筛选与评估 (12)7.1.2 供应商关系管理 (12)7.1.3 供应商绩效评价 (12)7.2 库存管理与优化 (13)7.2.1 库存分类与策略 (13)7.2.2 库存预测与计划 (13)7.2.3 库存优化与调整 (13)7.3 物流配送与跟踪 (13)7.3.1 物流配送策略 (13)7.3.2 物流跟踪与监控 (13)7.3.3 物流成本控制 (13)7.3.4 物流服务质量评价 (13)第8章质量管理 (13)8.1 质量数据采集与分析 (13)8.1.1 质量数据采集 (13)8.1.2 质量数据分析 (14)8.2 质量控制策略 (14)8.2.2 过程控制 (14)8.2.3 反馈控制 (14)8.3 质量追溯与改进 (14)8.3.1 质量追溯 (15)8.3.2 质量改进 (15)第9章人员管理与培训 (15)9.1 人员绩效评估 (15)9.1.1 绩效评估体系构建 (15)9.1.2 绩效评估流程设计 (15)9.2 岗位能力匹配 (15)9.2.1 岗位能力分析 (15)9.2.2 员工能力评估 (16)9.2.3 岗位能力提升 (16)9.3 在线培训与考核 (16)9.3.1 培训资源建设 (16)9.3.2 在线培训实施 (16)9.3.3 培训效果评估 (16)9.3.4 培训持续优化 (16)第10章系统集成与实施 (16)10.1 系统集成技术 (16)10.1.1 集成架构设计 (16)10.1.2 集成技术选型 (16)10.1.3 集成接口设计 (17)10.2 系统实施与验收 (17)10.2.1 实施策略 (17)10.2.2 系统部署 (17)10.2.3 系统验收 (17)10.3 持续优化与升级策略 (17)10.3.1 系统运行监控 (17)10.3.2 优化与升级策略 (17)10.3.3 用户反馈与持续改进 (17)第1章智能化生产管理系统概述1.1 背景与意义全球制造业的快速发展和竞争日益激烈，提高生产效率、降低成本、提升产品质量已成为企业追求的核心目标。
COP、SP、MP的输入输出及绩效指标表
过程
子过程
输入
COP1订单/要 顾客要求确定和评审 顾客要求
求及评审
报价和合同评审
顾客寻价及要求
顾客要求确定和评审 顾客要求
APQP （产品质量先期策）
顾客产品要求
输出 立项和立项计划
绩效指标 合同、MI评审的准确率和及时性
价格和合同评审结果及反馈 合同评审的准确率和及时性、毛利率
持续改进
MP2生产计划 MP3员工激励
客户的满意度及体系持续改 进的需求
满意的持续改进绩效
客户满意度、人均产值
合同评审的结果(客户的需 求)及需求
既满足客户需求又切合实际的 生产计划
生产计划的按时完成率
客户满意度、经营计划及内 部员工的需求
员工发挥其潜能的绩效
关键人员流失率、KPI指标
COP、SP、MP的输入/输出及绩效指标表
SP5多放论证
过 方程法
子过程
编制作业指导书
PPAP更新换代
FMEA更新
APQP小组 负责单位
7.3.1,1 7.3.2.2 7.3.2.3 7.3.3.2 7.3.6.3 T77S..条55..文11..12 7.6.1 8.1.1 8.1.2 7.1.4
MSA SP6测量设备 的控制、实验 仪器校准 管理
TS条文要求项目 文件名称
设计和开发确认 样品试制控制程序
生产计划
生产和服务提供的控 生产计划控制程序
制
生产过程控制程序
生产和服务提供过程 生产制作指示控制程序
的确认
设备管理程序
控制计划
检验、测量和试验设备
预防性和预见性维护 控制程序
综合智慧能源管理系统架构研究
综合智慧能源管理系统架构研究随着社会能源需求的上升，对于能源实施更加高效的管理成为了人们最为关注的问题。
利用“互联网+”的模式进行能源与互联网融合发展已经成为了全新能源管理模式，通过综合智慧能源管理系统能够充分利用大数据、物联网以及移动互联网技术建立起能源管理服务平台，提升能源管理的效率。
本文主要分析综合智慧能源管理系统方面的内容，希望能够对相关人士有所帮助。
1综合智慧能源管理系统工业企业是能源消耗大户，节能一直是困扰我国各行业的重大问题之一，除了依靠节能技术降低能耗外，向能耗管理要效益是我们努力的方向。
传统的能源管理是电力、动力、水道各自独立，采用制度能源管理模式，现已不适应现代化大规模生产的能源管理需要。
科学的能源管理是现代化的信息集成模式，实现优化资源配置、改善能源合理利用，是从单一的装备节能向智能化、系统化节能转变的重要战略措施，是创建节能减排、清洁生产的新型企业的必然要求。
建立集中监测、分析、控制、管理于一身的工业企业能耗管理系统（EMS，EnergyManagementSystem），实现了能源系统电力、动力、水道等各单元的数据采集与监测、分析与控制、预测与管理等全方位的智能化管理模式，为提供经济、高质的能源和优质、高效的服务创造了良好条件。
综合智慧能源管理系统的意义：第一，建立科学、完善的企业能源监督评价体系和能耗指标体系，提高企业监督管理水平，对重点工艺以及能耗设备进行有效的监控；第二，构建高效、统一的企业能源管理平台，实现能源实时监控，能耗动态分析、能源优化控制、能源结构持续改进的全新能源链管理；第三，通过能源数据的计量、采集、处理与加工，分析能源运行实绩，加强能源使用的计划性、提高能源调度的决策效率、均衡能源负荷、达到削峰填谷；第四，实现企业涵盖电力、焦炉煤气、生产水、等全能源介质及环境质量的监测、管控；实现能源计量仪表检定的规范化管理，确保能源计量数据的准确性和有效性；第五，对能源大数据进行统计分析，实现企业能效分析及能耗负荷预测；基于能源大数据构建的企业能耗模型，实现企业能源平衡与优化，促进企业节能降耗技术改造，推动企业逐步向低碳转型；第六，全方位、实时掌握企业能源的运行状态及分配，提高能源运行的可视化，能源的可追溯性，符合国家标准与质量规范要求。
基于DCS的制造企业能耗管理系统设计
基于DCS的制造企业能耗管理系统设计制造企业作为现代经济的重要组成部分，其能源消耗一直是该领域研究的重点之一。
随着社会经济的发展和环境意识的增强，制造企业对能源的使用越来越重视，尽可能地节约能源已成为行业的共识。
基于此，开发一款能够帮助企业管理能源消耗的系统显得尤为重要。
本文将介绍一款基于 DCS 技术的制造企业能耗管理系统的设计，该系统旨在为企业提供集成化、全面化的能耗管理解决方案。
一、系统架构该系统可分为三个层次：数据采集层、数据处理层和数据展示层。
1. 数据采集层数据采集层是系统的基础，用于从生产设备中获取各项数据。
该层一般由传感器、执行器、PLC 控制器等组成，通过各种通信手段将生产过程中的数据采集下来，包括生产能源使用情况、电气控制参数、温度、湿度等环境因素等。
通过这些数据，能够对生产过程中的各个环节进行监测和记录。
2. 数据处理层数据处理层主要负责数据的处理、存储和分析。
该层将从采集层获取的数据进行处理和清洗，去掉噪声和异常值等。
然后，将处理后的数据存储在数据库中，以便后续的数据分析和可视化展示。
数据处理层还可以运用机器学习、人工智能等技术对数据进行分析，以便更加深入地挖掘数据的含义，帮助企业制定更加科学合理的能耗管理方案。
3. 数据展示层数据展示层是用户与系统直接交互的界面。
该层将数据处理层清洗和分析后的数据进行展示，以便用户更好地理解生产状况，更加准确地了解能源消耗。
数据展示层可以提供企业定制化的展示方式，如图表、报表、数据列表等。
二、主要功能1. 实时能源监测该系统实时采集并展示生产设备的电力、水、气等能源消耗情况，帮助企业快速了解生产现状，有针对性地制定管理策略。
2. 能耗及效益分析该系统能够分析各个生产环节的能耗消耗状况和可能的效益收益，为企业进行科学合理的能耗管理提供数据支持和参考。
3. 能源计量与计费该系统可以根据能耗数据，为企业计量和计费。
定期生成能源消耗流水账和账单，以便企业开展内部核算。
基于强化学习的边缘计算网络资源优化
通过以上实验与分析，我们验证了基于强化学习的边缘计算网络资源优化算法的有效性和优 越性。
05
CATALOGUE
结论与展望
模型训练
使用预处理后的数据对模型进行训练 ，通过不断迭代更新模型参数，以提 高模型的性能表现。
模型评估
使用测试数据对训练好的模型进行评 估，比较模型的实际输出与期望输出 之间的误差。
模型优化
根据模型评估结果进行模型优化，包 括调整模型参数、改进模型结构等， 以提高模型的性能表现。
04
CATALOGUE
Wang, P., Zhang, L., & Liu, M. (2019). A reinforcement learning approach for edge computing resource allocation. Journal of Computer Science and Technology, 34(5), 1049-1061.
研究方法
采用理论分析和实验验证相结合的方法，首先设计基于强化 学习的优化算法，然后搭建模拟实验平台进行性能评估和对 比实验，最后根据实验结果分析算法的有效性和优越性。
论文结构概述
第二部分
相关工作，介绍边缘计算和强 化学习相关研究现状和发展趋 势。
第四部分
实验与分析，介绍模拟实验平 台和实验设置，分析实验结果 并对比其他算法。
但是，在边缘计算中，资源受限、环境变化等问题仍然存在，如何优化网络资源分 配和管理是亟待解决的问题。
基于强化学习的边缘计算网络资源优化方法，可以自适应地学习和优化网络资源配 置，提高网络性能和资源利用率。
基于改进强化学习的无线通信网络传输安全态势感知方法
运营维护技术基于改进强化学习的无线通信网络传输安全态势感知方法 2024年3月25日第41卷第6期197 Telecom Power TechnologyMar. 25, 2024, Vol.41 No.6张 芳，等：基于改进强化学习的 无线通信网络传输安全态势感知方法频率选择和频谱感知技术，降低无线通信网络中频率干扰和冲突的概率，提高频谱利用效率。
此外，采用机器学习算法来预测和优化网络资源分配，奖励那些能够根据网络负载动态调整发射功率和资源分配策略的节点。
通过以上3个部分，可以构建一个有效的奖励机制，激励网络中的节点积极参与到网络安全态势感知，共同维护无线通信网络的安全。
3 实验分析3.1 实验准备为全面评估基于改进强化学习的无线通信网络传输安全态势感知方法的性能，需搭建一个适合测试的实验环境。
实验要准备OPNET 系列的网络模拟器、Intel Xeon 系列的服务器、GeForce 系列的图形处理器；同时还须准备不间断电源，确保实验过程中电源的稳定性和系统的不间断运行；以及用于构建网络拓扑结构，连接模拟无线节点的网络交换机。
通过以上设备，可以搭建一个适合测试基于改进强化学习的无线通信网络传输安全态势感知方法的实验环境[6]。
3.2 结果分析在进行结果分析前，模拟DDoS 攻击，让攻击者通过发送大量伪造请求使服务器被这些请求所占满，导致合法用户无法获得足够的网络服务资源，从而使得网络服务变得不可用。
仿真时间为100 s ，仿真数据如表1所示。
表1 仿真数据实验条件传输成功率/%平均延迟/ms 丢包率/%能耗/W 正常状态99.9200.1100攻击开始95.0402.0120攻击高峰90.0605.0150攻击结束99.0301.0110如表1所示，在模拟的DDoS 攻击场景下，强化学习算法通过动态调整网络策略来最小化这些影响。
可以看出，强化学习算法在提高传输成功率、减少延迟和丢包率、优化能耗方面取得了一定的效果。
基于5G_网络切片的车联网资源分配优化
提方法资源分配时间最短,有效性更高。
关键词:5G 网络;网络切片;资源分配;联网优化
中图分类号:TM73 文献标志码:A
0 引言
随着互联网的增长和 5G 技术的发展,为了提供
更好的服务,网络运营平台需要对有限的物理资源进
本文所提方法
基于灰狼优化和匈牙利算法的 D2D 资源分
配策略
基于云雾混合计算的车联网联合资源分配
算法
2
3
4
9
11
9
14
18
20
由表 3 可知,所提方法在车辆识别模块资源分配
时间、信息通信模块资源分配时间和路边设备模块资
源分配时间都低于对比方法。 其中,识别模块资源分
配时间最短为 2 s;路边设备模块资源分配时间最长
IEEE 从车辆直接传输到 REU 端。 假设发电机工厂
中的所有信号源块都相互正交,就可以忽略发电机工
厂的信道问题。 其次,通过模拟大尺度衰减和小尺寸
衰减来对传播路径进行建模。 最后,建立良好的任务
处理机制,即对任务处理进行梳理划分。 基于上述流
程得到一个小时间隙内指定路段上边缘云资源分配
机制。
2 对比实验
(5)
基于已经计算出的物理节点分配算法进行调用
模块和网络连接。 文中在假设物理节点资源配置中,
首先,基于 5G 网络切片技术计算每个网络切片和网
络节点的 Q 值,并从小到大进行排序;其次,选择合适
的网络切片与物理节点进行一一映射,并进行网络传
输时延约束条件限定查找;最后,完成分配算法的成
功执行,具体流程如图 2 所示。
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０ｃ ． ２ ０ ｔ ０８
基 于 改进 资 源分 配 网络 的企 业 能 耗 单 元 输 入 输 出模 型
马福 民 ， 王 坚
（ 同济大学 ＣＭＳ研究 中心 ， Ｉ 上海 ２ ０ ２ ） ０ ９ ２
（ｍｍ ｔ １ ６ ＣＢ） ｆ ａｊ ２ ．Ｏ ＠
摘
要： 针对企业复杂 能耗单元输入输 出模 型研 究的要 求 ， 究 了基 于改进 资源 分配 网络 的 能耗 单元输入 输 出 研
模 型辨 识方法。针对 常用的资源分配 网络存在的 问题 ， 出了一种基 于粗糙 集和正 交最小二乘 的资源分配 网络 设计 提
方 法 ， 过 粗 糙 集 数 据 分 析 与 处 理 提 取 训 练样 本 中 典 型 的 数 据 特 征 ， 结 合 正 交 最 小二 乘 学 习 算 法 选取 对 输 出能 量 通 再
ｏ ｈｇｎｌｅｓ ｓｕ ｅ（ Ｌ ）ｗ ｓｐｏｏｅ ．Ｆｒ ｌ，ｒｕｈｓｔ ａ ｐ ｌｄｔ ｔｌｇｎ ｄｔ ｎ ｙｉ ｆｒ ｘｒ ｔ ｇｔ ｉ ｌ ｒ ｏｏａ ｌ ｔ ｑ ａ Ｏ Ｓ ａ ｒ ｓｄ ｉｔ ｔ ａ ｒ ｐ ｓｙ ｏｇ ｅ ｗ ｓａｐｉ ｉ ｅｌ ｅｔ ａ ａ ａ ｓ ｔ ｃｉ ｐｃ ｅ ｏ ｎ ｉ ａ ｌ ｓｏ ｅ ａ ｎ ｙ ａ
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维普资讯
第２ ８卷 第 ｌ ０期
２０ ０ ８年 １ ０月
文章编号 ：０ １ ９ ８ （０ ８ １ ２ ９ ０ １０ — ０ １ ２０ ）０— ４９— ４
计 算机应 用
Ｃｏ ｐ ｔ ｒＡｐ ｌｃ ｔｏ ｓ ｍ ｕ ｅ ｐ ｉａ ｉｎ
Ｖ０ ． １２８ Ｎｏ． ０ １
ｕ ｉ ｈ ｏ ｅ ｎ ｅ ｏ ｒ ｎ ｒ — ｎｕ ｉｇｕｉｂｓｄｏ ｒｖｄＲ ｓｕｃ ｌ ｃｔ ｇＮ ｔｏｋ（ Ａ ）ｗ ｓ ｅｅｒｈｄ ｎｔ ｅ ｄｌ ｇｍ ｔ ｄｆ ｅｇ ｃ ｓｍｎ ｎｔ ａｅ ｎｉ ｏｅ ｅｏｒｅＡｌ ａｎ ｅｗ ｒ Ｒ Ｎ ａ ｒｓａｃｅ ． ，ｔ ｍ ｉ ｈ ｏｅ ｙ ｏ ｍｐ ｏ ｉ
贡献 最大的数据 中心加入 到隐层节点。 实例仿真结果表 明， 采用该方 法辨识企 业能耗 单元输入输 出模型具 有结构 简 单 、 练快捷 、 训 泛化 能力较好等优 点。
关键词 ： 能耗单元 ； 资源分配 网络 ； 粗糙 集 ； 交最小二乘 正
中 图分 类 号 ： Ｐ０ Ｔ３１ 文献标志码 ： Ａ
ｒ ｔ ｎ ｅｔ ｒｇ ｎ ｒ ｉａｉ ｎ ａ ｉ ｔ， ｅｃ ａｅ ａ ｄ ｂ ｔ ｅ ｅ ａ ｚ ｔ ｂ ｌ ｙ ｔ． ｅ ｌ ｏ ｉ
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０ 引言
能 耗 单 元 是 企 业 能 耗 系 统 的 重 要 组 成 部 分 ， 析 各 能 耗 分