一、智能消费管理系统中的信息控制与数据传输（论文文献综述）
佘玉龙[1]（2020）在《智能家居系统能效优化管理的研究》文中研究表明随着日益严重的世界能源问题的突显,对于如何提高能源利用率以及改善用户侧能效优化策略成为了解决能源问题的关键部分。随着智能电网建设的快速发展,为了实现能源高效利用并作为智能电网重要组成单元的智能家居,正受到了越来越多的学者们关注。因而,构建智能家居负荷模型,分析用户侧电能消费习惯,制定用电设备的控制策略,将会对智能家居系统的能量优化管理具有重要的意义。本文首先对构建智能家居系统的结构、通信方式及智能网关三个方面内容作出详细描述。选用CC2530芯片的Zig Bee模块,以Zig Bee的通信方式对家居设备进行内部组网,选用ESP8266芯片的Wi Fi模块,以Wi Fi的通信方式与终端设备进行外部通信,提出应用Zig Bee和Wi Fi相联合的网络数据传输方式,构建Zig Bee-Wi Fi智能网关。其次,对家庭环境中几种典型负荷的工作特性进行分析,并根据其工作特性将家庭负荷分为刚性负荷与柔性负荷两大类,分别对其进行建模分析,并针对用户用电舒适度中环境舒适度以及家居负荷优先级的时间特性进行了研究。然后,分析了市场电价机制,提出以家庭负荷中的空调设备为目标的控制策略,设定目标函数以及约束条件,据此,提出采用改进粒子群算法进行优化,并研究此控制策略的可行性。最后,通过MATLAB仿真平台对改进粒子群算法进行编程仿真验证,针对空调的控制策略,在分时电价的基础之下,考虑用户环境舒适度以及减少用电费用的目标,分别对无优化控制、粒子群算法控制和改进粒子群算法控制下的空调进行仿真对比,最终结果表明,使用改进粒子群算法控制策略优化后的空调运行能耗有着明显的降低,减少了家庭用电费用,同时,室内温度变化幅度较小,满足用户舒适度的需求。图[33]表[8]参[84]
郭苏琳[2]（2020）在《区块链环境下网络舆情传播及风险管理研究》文中指出随着科技的进步和融媒体时代的到来,大数据、人工智能、云计算、虚拟现实等正逐渐改变舆论生态,给网络舆情的技术发现、数据分析和应对带来新的挑战,互联网数据壁垒仍然广泛存在。中共中央政治局就区块链技术发展现状和趋势进行的第十八次集体学习亦强调,要探索利用区块链技术应用模式,为人民群众带来更好的服务体验。因而,本文聚焦区块链环境下的舆情信息传播和风险管理研究,并力图应用先进的区块链技术,从技术和数据方面在网络舆情风险管理领域寻求突破。本文在对国内外网络舆情、舆情风险管理和区块链研究成果系统梳理基础上,综合运用文献分析、扎根研究、实证研究、仿真研究等研究方法,基于网络舆情、风险管理、区块链、复杂社会网络、系统动力学等理论,对区块链环境下网络舆情传播及风险管理展开研究。本研究主要包括六个部分,第3章区块链环境下网络舆情信息传播影响因素分析,是全文理论基础;第4章区块链环境下网络舆情传播机理分析,是全文核心理论部分;第5章、第6章区块链环境下舆情传播网络结构分析、区块链环境下网络舆情演化模型构建为第7章提供理论支撑;第7章基于智能合约的网络舆情弹性风险管理模型构建,是全文理论层面的落脚点;第8章基于智能合约的网络舆情风险管理策略,是全文实践层面的落脚点。下面予以详细阐述:第3章区块链环境下网络舆情信息传播影响因素分析,基于扎根理论对区块链环境下网络舆情信息传播影响因素进行研究。首先构建了区块链舆情影响因素模型,接着遵循扎根理论研究范式,进行开放式编码、主轴编码、选择性编码和理论饱和度检验,最后阐述了相关概念并针对结果展开讨论分析。本章为第4章提供支撑。第4章区块链环境下网络舆情传播机理分析,挖掘区块链环境下舆情传播构成要素并进行划分。对区块链环境下舆情传播动力进行研究。分析了舆情传播的内在动力、外在动力和管控力,在此基础上剖析了舆情传播动力关系和作用形式。提出区块链环境下舆情传播机理模型。基于舆情平台区块链技术能力视角,深入挖掘舆情平台区块链技术能力和舆情传播的关系,构建了舆情平台区块链技术能力和舆情传播机理模型,最后对作用机理展开了细致讨论。本章是全文的重要理论支撑。第5章区块链环境下舆情传播网络结构分析,本章基于复杂社会网络理论,采用社会网络分析方法,对区块链环境下的舆情传播网络结构进行研究。本章提出了区块链环境下舆情传播网络结构类型,在Minds区块链舆情平台以及新浪微博传统舆情平台采集新冠肺炎话题“李文亮牺牲”热点事件数据,对区块链环境下舆情传播网络传播特征展开分析,对所构建的区块链环境下舆情传播拓扑网络类型进行实证检验,并深入分析了其中的内在成因。本章为第6、7、8章提供理论支撑。第6章区块链环境下网络舆情演化模型构建,本章基于国内外学者研究及本文研究成果,以融合系统动力学理论的疾病传播模型为根据,提出了区块链舆情演化研究的建模依据,进而构建了具有区块链技术能力推动的区块链舆情演化模型SEIBR,经过数理分析指出了SEIBR模型平衡点,最后使用matlab展开仿真并进行了讨论。仿真结果说明了SEIBR的科学和合理性。本章为第7、8章提供理论支撑。第7章基于智能合约的网络舆情弹性风险管理模型构建,本章基于网络舆情风险管理、弹性管理理论,确立了网络舆情弹性风险管理理论框架,进而应用区块链技术提出了网络舆情风险管理系统体系,并对网络舆情风险识别和感知智慧分类账本、风险关联树以及智能合约进行了阐述。本章为第8章提供理论支撑。第8章基于智能合约的网络舆情风险管理策略,本章是全文理论研究的实践运用。针对融媒体环境下,区块链舆情风险管理现状和困境,提出了弹性风险管理策略、智能合约管理策略、区块链技术实施策略。本文研究在理论层面,能够推动区块链环境下网络舆情风险管理理论体系的构建,深化区块链技术在舆情风险管理领域应用。本文研究在实践层面,能够指引舆情风险管理效果的提升,为应用区块链技术开发舆情风险管理系统指明方向。未来研究中,将进一步基于舆情风险管理理论,应用区块链技术,展开舆情演化、舆情管控等领域的研究,同时尝试区块链舆情系统的设计与开发,从而推动区块链舆情理论研究深入以及应用层面的创新。
叶茂[3]（2020）在《大型文旅项目智能化系统总体规划方案设计》文中认为随着社会经济和技术的发展,商业项目建设规模越来越大,特别是近几年来,建筑面积超过百万平方米的超大型项目越来越多。在快速发展的同时,也相应发现了诸多的问题,尤其是这类项目,智能化系统的设计问题尤为突出,往往都是只关注逐个单体建筑的设计,而忽略了项目整体运营管理的客观需求,从而在项目整体交付运营的时候才发现公共区域成为设计和施工的真空地带,项目内各功能建筑独立运行,人造孤岛比比皆是。这对于以“良好体验”,和“优质服务”决定成败的文化旅游综合体项目而言,这是最大的痛点。本设计的意义在于,通过对这类项目智能化系统的设计和研究,统一各功能建筑接入园区管理的技术标准;增加项目整体的可扩展性,尽量减少后期改造投入;提升项目运营管理水平带来显着社会和经济效益;并为其他类似项目的智能化系统建设提供借鉴。本文主要介绍了大型文旅类综合园区建设发展现状,并归纳了其中智能化系统建设中存在的相关问题,以及对园区运营和管理带来的困扰。本文采用智能化系统设计方法,完成了如下内容:总体方案设计部分,首先对项目背景、类似项目和周边环境进行了调研分析（境外部分非自行调研成果）,并总结分析了现有新技术发展方向;参考前面调研成果和相关规范对总体架构、运营模式、管控模式及其职能分类进行了分析、归纳和设计。各子系统方案设计部分,对各子系统用途作了简要介绍、详细描述了各系统结构、技术选型、重要功能,以及与园区平台的集成要求,最后对设计规范之外,新增的智能化系统的使用价值作了归纳总结。园区集成管理平台设计部分,先对园区集成管理平台的用途和功能作了简要介绍,系统分析了对园区集成管理平台的集成需求、功能架构、通信接口及应用具体应用。其他智慧化应用建议部分,结合高级办公、高级酒店和大型商业的使用需求,总结整理了以往相同或类似项目案例中,成功应用的新技术和新产品,并对其进行了归类整理和简要介绍,期望在本项目或其他项目建设中提供引导。总结与展望部分对本文做了总体概括和总结,对后续类似项目智能化总体规划设计的创新和需要注重的问题进行了进一步探讨。基于人性化、精准服务和智慧化的服务解决方案将是本项目智能化系统总体规划方案设计的的核心。通过利用最新的信息技术,可以从各个方面增强对数据的采集和分析能力,从而进一步有针对性的总结经验,不断优化创新服务。对提升园区运营管理水平带来了显着社会和经济效益。
王慕雪[4]（2020）在《物联网英语术语特征与汉译方法 ——《物联网：技术、平台和应用案例》（节译）翻译实践报告》文中进行了进一步梳理从物联网概念出现至今,我国一直十分注重物联网的发展,发展物联网已成为落实创新、推动供给侧改革、实现智慧城市的重要举措。学习借鉴国外物联网领域的前沿研究成果对我国物联网研究与建设具有重要价值。本次翻译实践报告以《物联网:技术、平台和应用案例》（The Internet of Things:Enabling Technologies,Platforms,and Use Cases）为翻译素材,重点对科技术语翻译进行分析总结。物联网英语术语作为科技英语术语的一种,具有专业性强、语义严谨等特点,本次翻译实践报告将原文中出现的术语分为已有规范译文的物联网英语术语和未有规范译文的物联网英语术语两类,继而开展调查分析工作。对已有规范译文的术语,重点是甄别行业领域,选取规范译文,并从缩略词、复合词和半技术词三个方面总结术语的翻译方法,为术语翻译提供指导;对尚未有规范译文的术语,基于术语特征和已有术语翻译方法,提出直译法、拆译组合法、不译法以及多种译法结合等翻译方法,并结合实例进行了具体说明。希望本实践报告能够为从事科技类文献翻译工作的译者提供一定参考。
教育部[5]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中指出教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
张文龙[6]（2020）在《云/雾/边缘端协同的轴承故障诊断方法研究》文中进行了进一步梳理近年来,伴随着产品质量、生产效率和产品复杂程度的不断提高,对机电装备的可靠性和稳定性提出了更高的要求。而作为机电装备中必不可少的部件,轴承这类易损件在运行过程中发生故障的概率非常大。若不能及时预测并进行故障处理,往往会引发更严重的设备损伤,导致高额的维护成本和严重的经济损失,甚至出现安全问题。现有轴承故障诊断技术存在以下问题:1)传统诊断方法需要人工提取特征,耗时长,诊断结果不稳定;2)而不需要人工提取特征的卷积神经网络诊断方法需要大量的计算资源和较长的训练时间,与故障诊断的实时响应要求存在矛盾。基于上述研究背景,本文提出一种云/雾/边缘端协同的轴承故障诊断方法,实现对设备集群中轴承状态准确实时智能的诊断。将整个轴承故障诊断任务完全部署在云端、雾端或者边缘端均有其优势与劣势,由此本文构建了互相协同的云端、雾端以及边缘端的子任务来发挥他们各自的优势,完成对于轴承故障准确实时的诊断。为匹配本次协同的轴承故障诊断任务,在本文中改进了现有的基于一维卷积神经网络的轴承故障诊断算法,并使用迁移学习的方式完成了对云、雾、边缘端任务的协同。与此同时,本文使用Flume以及Kafka工具构建了适用于设备集群中轴承故障诊断的实时数据管理系统。该实时数据管理系统完成了对于集群中各个边缘端设备产生数据的实时采集、传输以及存储功能。除此之外,该系统会依据设备集群的群组成员类型和工况,将各类实时的数据匹配到相应的需求端。通过该系统实现了对于云端、雾端以及边缘端任务的数据驱动。随后本文搭建了云/雾/边缘端协同的轴承故障诊断平台。本文搭建的轴承故障诊断试验台作为设备端,其可以模拟不同的轴承运行工况,并可以完成对于轴承的实时运行信息的采集工作。在该试验台的基础上,本文构建了完整的云端、雾端以及边缘端的计算平台,完成了对于云端服务器、雾端服务器以及边缘端控制器的模拟。在该试验台和计算平台的框架下,完成了集群中设备运行状态的实时数据管理系统的实现与验证。在上述搭建好的实验平台上,通过设置对比实验完成了对本文提出的云/雾/边缘端协同的轴承故障诊断方法的准确性、实时性、实用性以及高效性的验证。
王振刚[7]（2020）在《CPSS架构下社区微电网互动式能量管理方法研究》文中提出促进可再生能源高水平供应和高效率消纳是目前推进能源转型的主要任务。作为分布式可再生能源最有效的应用方式之一,微电网将成为未来社区供电的主要形式。信息技术的发展与融入将使社区微电网的数据更加实时、透明,有助于提高微电网的需求侧管理水平。同时,信息系统和物理系统的高度耦合也为其可靠性评估带来了新的挑战。本文聚焦新形势下的社区微电网能量管理问题,主要完成了以下两方面研究:（1）面向社区微电网需求侧,构建和分析了社区微电网信息-物理-社会系统（CyberPhysical-Social System,CPSS）架构,提出了涵盖“供需互动”和“虚实互动”的社区微电网互动式能量管理方法。首先,基于平行控制理论ACP方法构建社区微电网的互动式能量管理模型,建立与实际系统相对应的平行控制系统,并通过实际系统与平行系统之间的交互实现微电网能量管理目标。然后,针对电力用户的社会属性,提出以网络“引导信息”为媒介的需求侧引导控制策略。其次,为解决用户侧行为建模问题,构建“虚拟社区”作为用户侧在信息空间中的行为映射,模仿电力用户的决策行为,并基于马尔可夫过程和贝叶斯在线学习构建其基础模型,应用协同过滤算法对模型进行进一步优化。最后,对社区微电网互动式能量管理模型进行仿真验证,结果表明,本文所提出的能量管理方法能够有效提高社区微电网的可再生能源利用率和经济效益,并使电力用户主动参与到社区微电网能量管理的过程中,形成一种良性的供需互动。（2）面向社区微电网供给侧,提出了信息-物理耦合的微电网可靠性评估方法。首先,对微电网进行信息-物理的综合分析,研究信息流和能量流的交互过程、信息传输过程以及通信系统的拓扑结构,分别建立通信网络静态模型和过程流动态模型。其次,提出基于熵理论的微电网可靠性评估指标和可靠性评估方法。最后,对该可靠性评估方法进行仿真验证,结果表明所提模型和方法可以有效量化微电网通信网络状态对系统稳定性的影响,评估信息-物理高度耦合的微电网的可靠性。本文提出的互动式能量管理方法,助力能源消费向高效化、合理化方向发展,鼓励能源消费者主动参与节能行动,促进可再生能源消纳。而提出的可靠性评估方法,可为微电网的精细规划和运行管理提供参考建议,以期推动可再生能源的高效应用。
李云燕[8]（2020）在《计及电动汽车的虚拟电厂市场化运营决策方法研究》文中指出能源是推动社会进步和经济发展的重要构成基础。应对全球气候变化及区域环境污染问题,构建可持续、清洁与高效的能源系统,已成为各国能源革命的主要任务,分布式可再生电力在能源系统中的比重将进一步提高。然而,分布式可再生电源间歇性和随机波动性的特点,在其渗透率提高的同时,对电力系统的安全可靠运行也带来了一定的威胁。同时,现代电气化交通网络中迅速增加的电动汽车群体,通过充放电装置与电网相连,作为特殊的移动储能系统,具有可控负荷的柔性需求响应能力,日益成为分布式能源的重要组成部分。因此,构建以电动汽车为核心的虚拟电厂,融合多种分布式能源资源,发挥互补效应,增强电能交互整体的平稳性,进一步保障了能源系统的安全性和经济性。本文在我国能源安全新战略背景下,以电动汽车虚拟电厂运营体系为研究对象,构建了电动汽车虚拟电厂的多尺度柔性空间模型,并在分布式能源运行数据精确预测基础上,提出了计及电动汽车的虚拟电厂作为独立的运营整体,参与电力市场的博弈竞价模型、调度模型,并对其整体经济性运行决策与协同调控进行了分析,最后给出了电动汽车虚拟电厂的市场化运营发展商业模式及运作机制建议。论文主要研究工作如下:（1）界定了能源安全新战略发展下的电动汽车虚拟电厂“聚合”分布式能源的内涵以及市场化运营指向,针对以可再生能源为主的分布式电源运行、电动汽车的移动储能和柔性需求响应等内部资源运行特性进行了详细分析。通过对分布式能源（DER）代理聚合、内部优化、收益共享三个方面进行整体配置的规划设计,构建了电动汽车虚拟电厂这一独立的市场主体,参与能源电力领域的多个市场交易;提出了内部资源预测决策、外部竞标授权、经济性优化调度等协同管控的运行模式,实现电动汽车虚拟电厂的市场化运营发展。（2）分析了多种分布式能源协同管理控制过程中的经济性运行调度策略的发展趋势。基于多智能体系统理论,设计了电动汽车虚拟电厂内部综合能源管理系统运行控制模式,并针对物联网发展情境下的异构分布式能源资源和服务统一表示模型的构建进行了阐述,进一步从物理资源层、数据集成层、信息聚合层和功能服务层四维度建立了电动汽车虚拟电厂多尺度柔性空间模型。（3）针对电动汽车虚拟电厂内部分布式电源出力的不确定性,运用多场景技术和太阳幅照度预测,给出了风能/光伏发电的出力预测模型;采用小生境免疫狮子算法和卷积神经网络方法的结合,针对快充型电动汽车充电站,构建了短期负荷预测模型,对充电负荷特性进行了深入分析,利用相关算例对所提出的预测模型进行了仿真实验,证明了方法的准确性与可靠性。（4）基于电动汽车聚合商的移动储能特性,以及优化分布式电源出力偏差成本函数,给出了电动汽车虚拟电厂参与电力市场竞争的协同竞价策略;结合策略性竞争行为,建立了电动汽车虚拟电厂参与能量日前市场的竞价模型,并对基于古诺模型的电力市场均衡问题进行了求解,得到了实现竞标电价和竞标电量计划的最优决策。（5）构建了计及电动汽车需求响应能力的综合型电动汽车虚拟电厂的两阶段决策调度模型。日前能源市场阶段,以整体效益最大化为目标,在充分考虑分布式电源、电动汽车需求响应、移动储能、可控燃气机组、配电网购售电计划等多个影响因素的基础上,对最优调度决策进行了求解;实时平衡市场阶段,以保证配电网的安全稳定运行为目标,结合授权交易电量及不平衡成本因素,增加内部线路安全校核约束,进行内部分布式能源出力的二次优化调整。（6）对电动汽车虚拟电厂的市场化运营模式创新和政策机制进行了研究。遵循能源安全新战略以及电力体制改革的要求,设计了低碳市场交易与动态联盟合作的电动汽车虚拟电厂发展模式;结合区块链技术的去中心化、分布式决策的特点,进行了电动汽车虚拟电厂的区块链市场化运营体系架构;从政策引导和市场机制完善的角度,提出了电动汽车虚拟电厂推广的相关建议,以期为未来规范化的商业运营和发展提供决策参考。
德格吉日夫[9]（2020）在《园区综合能源系统源荷储协同优化及效益评价模型研究》文中研究表明在传统能源系统中,各能源子系统之间的运行结构单一、耦合关系稀疏和能量损耗严重,凸显了我国能源、环境和社会之间的矛盾,加速形成了新—代能源系统的提出。综合能源系统作为集成考虑能源生产、能源传输、能源转换、能源存储和能源消费全过程的能源系统,有效促进了系统源-荷-储协同互补利用,提高了各能源的综合利用效率,以及降低了系统运行成本。但是,目前针对综合能源系统源-荷-储之间如何协同运行优化的研究还较为缺乏。基于此,亟需对园区综合能源系统展开相关深入研究。第一、基于园区综合能源系统现行的研究现状和相关理论,指出了本文研究的必要性和迫切性。首先,围绕综合能源系统发展、影响因素、协同优化模型和效益评价模型四个方面阐述了当前的研究现状;其次,从综合能源系统概念、特征和发展过程三个方面梳理了综合能源系统基础理论,深入分析了国内外综合能源系统实施现状,并进行了经验总结;最后,对比分析了电-热、电-热-冷和电-热-冷-气三种协同优化模式,论证了综合能源系统的运行结构和协同条件。第二、基于综合能源各子系统相互之间存在的强耦合性,建立了综合能源系统多元负荷联合预测模型。首先,深入剖析了电、热、冷、气能源子系统之间的耦合关系;其次,借助多任务学习理论和最小二乘支持向量机算法构建了多元负荷联合需求预测模型,识别了联合预测模型输入变量,设计了联合预测模型计算流程;最后,选取某园区综合能源系统进行算例分析,预测了系统中的电、热、冷、气负荷需求,从预测精度和训练时间两个方面,验证了多元联合预测模型的有效性和优越性。第三、基于单一能源系统各能源之间无法相互转化利用,针对多种能源转换设备参与系统运行建立了源-源协同优化模型。首先,分析了 CCHP联供机组、P2G设备和其他能源转换设备特性,在此基础上设计了综合能源系统源-源运行结构;其次,以系统净收益最大化和可再生能源弃能率最小化为目标,以多元负荷联合需求预测的负荷数据为基本参数,建立了综合能源系统源-源协同多目标优化模型,并提出了多目标协同优化求解算法;最后,选取某园区综合能源系统作为研究对象,设置了四种不同情景进行算例分析,验证了多能源转换设备参与系统源-源协同运行,有助于提高各能源的综合利用率。第四、基于风电和光伏出力、以及负荷的不确定性对运行系统带来的风险,建立了源-荷协同双层优化模型。首先,分析了风电、光伏、负荷不确定特性,以及设计了源-荷协同运行结构;其次,以系统运行成本最低、可再生能源消纳率最高为目标,构建了园区综合能源系统源-荷协同双层优化模型;然后,计及风电、光伏等可再生出力、以及负荷不确定性,引入鲁棒优化理论和随机机会约束规划理论,分别建立了园区综合能源系统源-荷协同优化上层模型和下层模型进行不确定性建模;再次,提出了建立综合能源系统源-荷协同双层规划优化模型的萤火虫算法,以及具体的计算流程;最后,选取某园区综合能源系统示范基地进行实例分析和多情景对比,有效提升了可再生能源消纳率和降低系统综合运行成本。第五、基于需求响应策略可以有效引导用户改变用能习惯和负荷曲线,建立了考虑多元负荷需求响应策略下的综合能源系统源-荷-储协同优化模型。首先,深入分析了需求响应负荷特性,包括可中断负荷、可转移负荷和可调节负荷特性,设计了综合能源系统源-荷-储运行结构;其次,根据系统各机组出力交换功率和机组出力需求响应调整相互之间的互动关系,建立了综合能源系统源-荷-储两阶段优化模型,并提出了求解算法和计算流程;最后,选取某园区进行实例分析和多情景对比讨论,验证了需求响应策略参与系统源-荷-储协同运行,可以有效增加系统运行的灵活性和稳定性。第六、基于园区综合能源系统本身是一个复杂的多主体参与协同优化项目,建立了考虑多维指标的综合能源系统源-荷-储全过程效益评价模型。首先,从相关政策、外部市场和终端用户三个方面,分析了园区综合能源系统源-荷-储全过程不同参与主体之间的影响关系;其次,从外部、经济、环保和社会四个维度,设计了包含24个评价指标的综合能源系统源-荷-储全过程效益评价指标体系;然后,在考虑多层级模糊综合评价方法解决不确定性和随机性方面展现的优势基础上,建立了基于云模型改进的多层级模糊综合评价模型;最后,设置了四种协同优化模式进行算例分析,验证了所提模型的有效性,凸显了源-荷-储协同优化模式的优势。
张宇[10]（2020）在《基于BIM与物联网的大型酒店运维管理研究》文中指出随着建筑行业的高速发展,我国建筑规模持续扩大,城市化建设成果显着,以大型酒店、购物广场等为代表的兼具服务性和休闲性功能的商业建筑不断增多。建筑工程运维管理的要求越来越高,复杂建筑及设施设备需要更科学的运维管理方式。针对目前大型复杂建筑运维管理所面临的难度大、效率低、成本高的挑战,本文以兼具餐饮、住宿、商务、会展等多功能的大型综合酒店为切入点,从运维管理方的角度出发,借助BIM技术与物联网技术的特点和应用价值,在运维管理、酒店管理等相关理论基础上,研究如何建立基于BIM与物联网的大型酒店运维管理系统,以期提升酒店运维管理水平,并为其它大型复杂建筑的运维管理提供解决思路。首先,本文通过对涉及到的相关概念进行界定和解释,明晰了研究对象的内容范畴,为后续研究奠定了理论基础;通过具体介绍BIM与物联网技术的特点和优势,分析其各自在酒店运维管理中的应用价值,探究了运用BIM技术和物联网技术进行酒店运维管理的可行性和必要性。其次,对大型酒店建筑特征及其运维管理的特点和问题进行分析,阐述了大型酒店建筑具有建筑体量大、空间构造复杂、人流量大、运维管理品质要求高、易发生安全事故等特征,并从技术和管理两个方面分析了目前酒店运维管理过程中存在的问题和弊端。利用文献研究和质化研究的方法分别对酒店运维管理的功能需求和信息需求进行了深入研究,为后文提出并构建基于BIM与物联网的大型酒店运维管理系统奠定基础。再次,本文借助信息流理论,研究运维信息流转的关键环节,并提出了通过在酒店运维管理中合理利用BIM与物联网技术,提高信息流转效率,进而提升运维管理水平的逻辑框架。以信息流模型为基础、借鉴物联网DCM通用架构、合理嵌入BIM技术的方式,提出了大型酒店运维管理系统的整体框架,然后分别对信息获取层、网络传输层、信息存储与应用层、信息复用层各层所涉及的技术和应用流程进行了详细的研究。最后,将前文所研究的成果应用于A项目,结合此项目的实际情况,对构建运维管理系统架构所涉及的关键技术进行了实际操作。主要包括:构建了A项目的BIM模型,并对其进行了信息完善和轻量化处理;针对A项目酒店公共区运部位进行了物联网终端设备的部署及ZigBee无线网络设计;利用BIM模型数据构建了初始运维数据库,在此基础上进行了静态信息与物联网实时采集的动态信息相关联的研究;对该项目酒店运维管理平台进行了部分界面与功能的设计和实现。该论文共有图55幅,表11个,参考文献148篇。
二、智能消费管理系统中的信息控制与数据传输（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、智能消费管理系统中的信息控制与数据传输（论文提纲范文）
（1）智能家居系统能效优化管理的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 智能家居系统构架研究现状 |
| 1.2.2 家庭能量管理策略研究现状 |
| 1.2.3 用户侧智能用电 |
| 1.3 课题主要内容 |
| 2 系统结构设计与通信方式 |
| 2.1 智能家居系统设计 |
| 2.1.1 需求分析 |
| 2.1.2 系统主要功能及设计要求 |
| 2.1.3 智能家居系统构架 |
| 2.1.4 各模块主要功能 |
| 2.2 智能家居系统中的通信方式 |
| 2.2.1 家庭设备内部网络选择 |
| 2.2.2 ZigBee模块芯片选择 |
| 2.2.3 外部联网技术选择 |
| 2.3 无线传感器网络 |
| 2.3.1 电源模块 |
| 2.3.2 数据采集模块 |
| 2.3.3 无线收发与控制模块 |
| 2.4 智能网关设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 智能家居负荷工作特性及数学模型 |
| 3.1 典型家居负荷工作特性 |
| 3.2 智能家居负荷建模 |
| 3.2.1 家用电器分类 |
| 3.2.2 智能家居负荷建模 |
| 3.3 居民用电舒适度 |
| 3.3.1 环境舒适度 |
| 3.3.2 时间舒适度 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 智能家居能量管理系统优化策略与算法设计 |
| 4.1 电力市场与电价机制 |
| 4.2 智能设备用电策略 |
| 4.2.1 家庭设备用电模式 |
| 4.2.2 空调控制策略 |
| 4.2.3 目标函数与约束条件 |
| 4.3 算法设计 |
| 4.3.1 常用家庭负荷调度优化算法 |
| 4.3.2 改进的粒子群算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 仿真结果与分析 |
| 5.1 智能家居能量管理系统仿真模型 |
| 5.1.1 负荷仿真参数设置 |
| 5.1.2 负荷运行模型 |
| 5.2 空调策略仿真 |
| 5.2.1 空调能耗仿真 |
| 5.2.2 空调电费仿真 |
| 5.2.3 约束条件对仿真的影响 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（2）区块链环境下网络舆情传播及风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与选题意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 网络舆情研究现状 |
| 1.2.2 舆情风险管理研究现状 |
| 1.2.3 区块链研究现状 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究创新点 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 网络舆情的相关概念 |
| 2.1.1 网络舆情的概念 |
| 2.1.2 网络舆情的内涵 |
| 2.1.3 网络舆情的特征 |
| 2.2 区块链的相关概念 |
| 2.2.1 区块链特点 |
| 2.2.2 区块链分类 |
| 2.2.3 区块链技术 |
| 2.3 风险管理的相关理论 |
| 2.3.1 风险管理的概念 |
| 2.3.2 风险管理的目标 |
| 2.3.3 风险管理的过程 |
| 2.4 复杂社会网络的相关理论 |
| 2.4.1 复杂社会网络的内涵 |
| 2.4.2 复杂社会网络分析方法 |
| 2.4.3 复杂社会网络结构指标 |
| 2.5 系统动力学的相关理论 |
| 2.5.1 系统动力学的定义 |
| 2.5.2 系统动力学模型构成要素 |
| 2.5.3 基于系统动力学的传播理论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 区块链环境下网络舆情信息传播影响因素分析 |
| 3.1 研究方法和步骤 |
| 3.1.1 研究方法 |
| 3.1.2 研究对象 |
| 3.1.3 研究步骤 |
| 3.2 基于扎根理论的区块链舆情影响因素模型构建 |
| 3.2.1 开放式编码和主轴编码 |
| 3.2.2 选择性编码 |
| 3.2.3 理论饱和度检验 |
| 3.3 概念阐释及讨论分析 |
| 3.3.1 相关概念阐释 |
| 3.3.2 结果讨论分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 区块链环境下网络舆情传播机理分析 |
| 4.1 区块链网络舆情传播机理研究框架 |
| 4.2 区块链环境下舆情传播的构成要素 |
| 4.2.1 舆情平台区块链技术能力要素 |
| 4.2.2 舆情信息质量感知要素 |
| 4.2.3 区块链舆情用户个人因素 |
| 4.2.4 舆情传播平台要素 |
| 4.3 区块链环境下舆情传播动机及动力 |
| 4.3.1 舆情传播内在需要 |
| 4.3.2 舆情传播外在诱因 |
| 4.3.3 传播动机模型 |
| 4.3.4 舆情传播内外动力 |
| 4.4 区块链环境下舆情传播机理阐释 |
| 4.4.1 直接作用机理 |
| 4.4.2 间接作用机理 |
| 4.4.3 调节作用机理 |
| 4.4.4 区块链环境下舆情传播机理模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 区块链环境下舆情传播网络结构分析 |
| 5.1 区块链环境下的舆情传播网络 |
| 5.1.1 单区块链路型 |
| 5.1.2 区块中心点型 |
| 5.1.3 复杂区块链路型 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 社会网络分析 |
| 5.2.2 数据采集和处理 |
| 5.3 区块链舆情网络结构特征分析 |
| 5.3.1 整体特征 |
| 5.3.2 内容特征 |
| 5.3.3 社群特征 |
| 5.3.4 中心性 |
| 5.4 区块链舆情网络拓扑结构分析 |
| 5.4.1 拓扑网络类型 |
| 5.4.2 单区块链路型拓扑网络 |
| 5.4.3 区块中心点型拓扑网络 |
| 5.4.4 复杂区块链路型拓扑网络 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 区块链环境下网络舆情演化模型构建 |
| 6.1 建模依据及思想 |
| 6.1.1 基于疾病传播的系统动力学建模依据 |
| 6.1.2 基于疾病传播和区块链技术能力的建模思想 |
| 6.2 模型构建 |
| 6.2.1 模型假设 |
| 6.2.2 演化模型构建 |
| 6.2.3 状态演化规则 |
| 6.2.4 模型参数配置 |
| 6.3 仿真实验 |
| 6.3.1 实验数据 |
| 6.3.2 模型平衡点和阈值 |
| 6.3.3 仿真参数估计及设置 |
| 6.4 仿真结果分析 |
| 6.4.1 区块链技术能力对舆情演化的影响 |
| 6.4.2 区块链信息环境对舆情演化的影响 |
| 6.4.3 区块链信息质量对舆情演化的影响 |
| 6.4.4 潜伏率和潜伏-感染率对舆情演化的影响 |
| 6.4.5 潜伏-变异率和感染变异率对舆情演化的影响 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 基于智能合约的网络舆情弹性风险管理模型构建 |
| 7.1 模型设计技术及方法 |
| 7.1.1 智能合约及区块链技术 |
| 7.1.2 网络舆情风险管理模型设计方法 |
| 7.1.3 区块链智能合约技术在模型构建的应用 |
| 7.2 风险管理系统概念框架 |
| 7.2.1 风险管理过程 |
| 7.2.2 概念框架设计 |
| 7.2.3 系统功能设计 |
| 7.3 基于智能合约的网络舆情风险管理系统模型 |
| 7.3.1 系统模型构建 |
| 7.3.2 系统智能合约 |
| 7.3.3 智慧分类账 |
| 7.3.4 风险关联树 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 基于智能合约的网络舆情风险管理策略 |
| 8.1 网络舆情弹性风险管理策略实施的前提 |
| 8.2 弹性风险管理策略 |
| 8.2.1 区块链舆情弹性风险管理体系 |
| 8.2.2 区块链舆情情境监测及资源系统 |
| 8.2.3 区块链舆情弹性管理实施工程系统 |
| 8.2.4 区块链舆情弹性管理行动策略系统 |
| 8.3 智能合约管理策略 |
| 8.3.1 技术保障工程管理策略 |
| 8.3.2 舆情风险识别工程管理策略 |
| 8.3.3 舆情风险分析工程管理策略 |
| 8.3.4 舆情风险应对工程管理策略 |
| 8.4 区块链技术实施策略 |
| 8.4.1 转变舆情风险管理观念 |
| 8.4.2 推动区块链技术应用 |
| 8.4.3 加强政策和资金保障 |
| 8.4.4 提高管理人员信息素养 |
| 8.5 本章小结 |
| 第9章 研究结论与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 研究局限及展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间取得的主要研究成果 |
| 致谢 |
（3）大型文旅项目智能化系统总体规划方案设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 国内外类似案例调研分析 |
| 1.2.1 国内类似项目 |
| 1.2.2 国外类似项目 |
| 1.2.3 经验借鉴 |
| 1.3 研究内容及本文结构 |
| 第二章 智能化系统总体规划方案设计 |
| 2.1 项目背景调研分析 |
| 2.1.1 项目背景分析及项目设计定位 |
| 2.1.2 新技术发展调研分析 |
| 2.2 需求分析及设计目标 |
| 2.2.1 需求分析 |
| 2.2.2 设计目标 |
| 2.3 总体架构规划设计 |
| 2.3.1 建设总体架构分析 |
| 2.3.2 建筑业态智能化系统的运行模式建议 |
| 2.3.3 智能化系统综合管控模式建议 |
| 2.3.4 三种系统综合管控的集成模式比选 |
| 2.3.5 两种集成模式组合 |
| 2.3.6 综合管控平台的职能分类分析 |
| 2.4 智能化系统总体规划设计 |
| 2.5 智能化职能中心规划设计 |
| 第三章 各子系统方案设计 |
| 3.1 总体设计说明 |
| 3.1.1 设计范围 |
| 3.1.2 设计依据 |
| 3.1.3 智能化重要机房设置 |
| 3.2 视频监控系统设计 |
| 3.2.1 系统介绍 |
| 3.2.2 系统设计 |
| 3.2.3 平台设计总体要求 |
| 3.3 入侵报警系统设计 |
| 3.3.1 系统介绍 |
| 3.3.2 系统设计 |
| 3.3.3 平台设计总体要求 |
| 3.4 出入口控制(门禁)系统设计 |
| 3.4.1 系统介绍 |
| 3.4.2 系统设计 |
| 3.4.3 平台设计总体要求 |
| 3.5 电子巡更系统设计 |
| 3.5.1 系统介绍 |
| 3.5.2 系统设计 |
| 3.5.3 平台设计总体要求 |
| 3.6 建筑设备监控系统设计 |
| 3.6.1 系统介绍 |
| 3.6.2 系统设计 |
| 3.6.3 平台设计总体要求 |
| 3.7 能耗计量系统设计 |
| 3.7.1 系统介绍 |
| 3.7.2 系统设计 |
| 3.7.3 平台设计总体要求 |
| 3.8 背景音乐及应急广播系统设计 |
| 3.8.1 系统介绍 |
| 3.8.2 系统设计 |
| 3.8.3 平台设计总体要求 |
| 3.9 信息发布系统设计 |
| 3.9.1 系统介绍 |
| 3.9.2 系统设计 |
| 3.9.3 平台设计总体要求 |
| 3.10 停车场管理系统设计 |
| 3.10.1 系统介绍 |
| 3.10.2 系统设计 |
| 3.10.3 平台设计总体要求 |
| 3.11 车位引导管理系统设计 |
| 3.11.1 系统介绍 |
| 3.11.2 参考案例与分析 |
| 3.11.3 系统设计 |
| 3.11.4 平台设计总体要求 |
| 3.12 紧急求助系统设计 |
| 3.12.1 系统介绍 |
| 3.12.2 参考案例与分析 |
| 3.12.3 系统设计 |
| 3.12.4 平台设计总体要求 |
| 3.13 智能照明控制系统设计 |
| 3.13.1 系统介绍 |
| 3.13.2 参考案例与分析 |
| 3.13.3 系统设计 |
| 3.13.4 平台设计总体要求 |
| 3.14 环境监测系统设计 |
| 3.14.1 系统介绍 |
| 3.14.2 参考案例与分析 |
| 3.14.3 系统设计 |
| 3.14.4 平台设计总体要求 |
| 3.15 客流统计系统设计 |
| 3.15.1 系统介绍 |
| 3.15.2 参考案例与分析 |
| 3.15.3 系统设计 |
| 3.15.4 平台设计总体要求 |
| 3.16 能源管理系统设计 |
| 3.16.1 系统介绍 |
| 3.16.2 系统架构设计 |
| 3.16.3 系统功能设计 |
| 3.16.4 对比传统能源管理的优势 |
| 3.16.5 系统数据对接 |
| 3.16.6 系统效益分析 |
| 3.17 智能系统应用效益总结 |
| 3.17.1 设计与应用说明 |
| 3.17.2 增补智能系统应用经济价值估算 |
| 第四章 园区集成管理平台方案设计 |
| 4.1 系统简介 |
| 4.2 参考案例及分析 |
| 4.3 系统设计 |
| 4.3.1 系统总体架构 |
| 4.3.2 关键技术选型 |
| 4.3.3 系统软件功能设计指导建议 |
| 4.4 平台设计总体需求 |
| 4.4.1 子系统与平台通信接口说明 |
| 4.4.2 子系统集成需求 |
| 4.5 平台子系统集成管理功能要求 |
| 4.5.1 防盗报警系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.2 视频监控系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.3 门禁系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.4 楼宇自控系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.5 环境监测模块功能标准 |
| 4.5.6 智能照明控制系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.7 背景音乐系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.8 计算机网络系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.9 机房监控系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.10 消防联动系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.11 电子巡更系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.12 停车场系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.13 信息发布系统集成模块功能标准 |
| 4.5.14 客流统计系统集成模块功能标准 |
| 4.6 平台重要基础功能模块 |
| 第五章 其他智慧化应用建议 |
| 5.1 高级办公楼智慧化应用 |
| 5.2 高级酒店智慧化应用 |
| 5.3 大型商业智慧化应用 |
| 总结与展望 |
| 一、论文总结 |
| 二、后续展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（4）物联网英语术语特征与汉译方法 ——《物联网：技术、平台和应用案例》（节译）翻译实践报告（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 翻译任务与过程描述 |
| 1.1 翻译任务介绍 |
| 1.2 翻译文本描述 |
| 1.3 翻译工具介绍 |
| 1.4 翻译过程设计 |
| 第二章 术语与物联网英语术语 |
| 2.1 术语及术语翻译方法 |
| 2.2 物联网英语术语特征 |
| 2.3 物联网英语术语翻译方法 |
| 第三章 翻译案例分析 |
| 3.1 已有规范译文的物联网英语术语 |
| 3.1.1 缩略词术语 |
| 3.1.2 术语中的复合词 |
| 3.1.3 术语中的半技术词 |
| 3.2 未规范的物联网英语术语 |
| 3.2.1 直译法 |
| 3.2.2 拆译组合法 |
| 3.2.3 不译法 |
| 3.2.4 多种译法结合法 |
| 第四章 总结与反思 |
| 4.1 翻译总结 |
| 4.2 翻译问题与不足 |
| 参考文献 |
| 附录1 术语表 |
| 附录2 原文 |
| 附录3 译文 |
| 致谢 |
（6）云/雾/边缘端协同的轴承故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 轴承故障诊断研究概况 |
| 1.2.1 传统的轴承故障诊断方法 |
| 1.2.2 传统基于机器学习的轴承故障诊断方法 |
| 1.2.3 基于深度学习的轴承故障诊断方法 |
| 1.3 深度学习使能技术的发展 |
| 1.3.1 物联网技术的发展现状 |
| 1.3.2 云计算、雾计算以及边缘计算的研究概况 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 云/雾/边缘端协同的轴承故障诊断方案设计 |
| 2.1 轴承故障诊断过程中的任务划分 |
| 2.1.1 需求分析 |
| 2.1.2 云端任务 |
| 2.1.3 雾端任务 |
| 2.1.4 边缘端任务 |
| 2.2 轴承故障诊断过程中的数据交互 |
| 2.3 轴承故障诊断方案的总体设计 |
| 2.4 本章小节 |
| 第3章 云/雾/边缘端的任务流协同方法设计 |
| 3.1 云/雾/边缘端诊断任务算法的设计 |
| 3.1.1 卷积神经网络简介 |
| 3.1.2 云/雾/边缘端诊断任务算法的设计准则 |
| 3.1.3 云/雾/边缘端诊断任务算法的改进 |
| 3.2 云/雾/边缘端诊断任务协同机制设计 |
| 3.2.1 迁移学习简介 |
| 3.2.2 迁移学习的应用策略 |
| 3.2.3 云/雾/边缘端任务间迁移学习的方式 |
| 3.3 本章小节 |
| 第4章 云雾/边缘端的数据流协同方法设计 |
| 4.1 数据采集系统方案设计 |
| 4.1.1 数据采集方法分析 |
| 4.1.2 数据采集方案整体设计 |
| 4.1.3 数据采集方案的实现方法 |
| 4.2 实时数据管理系统方案设计 |
| 4.2.1 实时数据管理方法分析 |
| 4.2.2 实时数据管理方案整体设计 |
| 4.2.3 实时数据管理方案的实现方法 |
| 4.3 存储系统方案设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 云/雾/边缘端协同的轴承故障诊断实验平台搭建 |
| 5.1 轴承故障诊断实验台的搭建 |
| 5.1.1 轴承故障诊断试验台的整体设计 |
| 5.1.2 轴承故障诊断试验台的控制系统 |
| 5.1.3 轴承故障诊断试验台的数据采集 |
| 5.2 云/雾/边缘端计算平台搭建 |
| 5.3 协同的数据流管理系统的实现与验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 云/雾/边缘端协同的轴承故障诊断方法的实验探究 |
| 6.1 云/雾/边缘端诊断任务算法性能探究实验 |
| 6.2 迁移学习协同方式的探究实验 |
| 6.3 实验结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 创新点总结 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（7）CPSS架构下社区微电网互动式能量管理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 CPSS的研究现状 |
| 1.2.2 微电网能量管理系统的研究现状 |
| 1.2.3 微电网可靠性评估的研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第二章 社区微电网的CPSS架构 |
| 2.1 社区微电网的组成与结构 |
| 2.2 CPSS概述 |
| 2.2.1 从CPS到 CPSS |
| 2.2.2 电力系统与CPSS |
| 2.3 社区微电网CPSS架构分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 CPSS架构下社区微电网互动式能量管理模型 |
| 3.1 复杂系统与平行控制 |
| 3.2 “引导信息”策略 |
| 3.3 虚拟社区构建 |
| 3.3.1 理论基础 |
| 3.3.2 数学模型 |
| 3.4 社区微电网互动式能量管理系统模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 互动式能量管理模型的仿真分析 |
| 4.1 微电网运营商优化目标 |
| 4.2 参数设置 |
| 4.3 仿真结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 信息-物理耦合的微电网可靠性研究 |
| 5.1 可靠性评估模型 |
| 5.1.1 通信网络静态模型 |
| 5.1.2 过程流动态模型 |
| 5.2 可靠性评估指标与评估方法 |
| 5.2.1 可靠性评估指标 |
| 5.2.2 可靠性评估方法 |
| 5.3 仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（8）计及电动汽车的虚拟电厂市场化运营决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 我国能源安全新战略的相关研究 |
| 1.2.2 分布式能源与虚拟电厂的相关研究 |
| 1.2.3 电动汽车有序充放电管理的相关研究 |
| 1.2.4 虚拟电厂商业发展模式的相关研究 |
| 1.3 研究内容与创新点 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 主要创新点 |
| 第2章 计及电动汽车的虚拟电厂运营体系研究 |
| 2.1 计及电动汽车的虚拟电厂运营体系设计 |
| 2.1.1 EVPP体系要素分析 |
| 2.1.2 EVPP交易模式设计 |
| 2.1.3 EVPP运营机制规划 |
| 2.2 基于多智能体的EVPP协同管理系统构建 |
| 2.2.1 多智能体技术理论基础 |
| 2.2.2 传统集中模式的EVPP能量决策系统 |
| 2.2.3 分层控制模式的EVPP协调管控系统 |
| 2.2.4 完全分布式模式的EVPP自治调度系统 |
| 2.3 面向物联网服务的EVPP表示模型架构 |
| 2.3.1 表示模型理论基础 |
| 2.3.2 表示模型构建原则 |
| 2.3.3 MSFSM模型四维设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 计及电动汽车的虚拟电厂内部资源配置 |
| 3.1 计及不确定性的EVPP分布式电源运行分析 |
| 3.1.1 风力发电功率输出模型 |
| 3.1.2 光伏发电功率输出模型 |
| 3.2 分布式能源运行分析及预测 |
| 3.2.1 传统预测技术 |
| 3.2.2 人工智能分析预测技术 |
| 3.2.3 电动汽车充电站短期负荷预测技术 |
| 3.3 电动汽车充电站EVCS短期负荷预测 |
| 3.3.1 卷积神经网络预测模型 |
| 3.3.2 小生境免疫狮子算法 |
| 3.3.3 EVCS负荷特性分析 |
| 3.3.4 NILA-CNN预测模型 |
| 3.4 算例及预测结果分析 |
| 3.4.1 输入数据变量分析及处理 |
| 3.4.2 预测结果评价指标确定 |
| 3.4.3 充电站负荷预测及结果分析 |
| 3.4.4 模型进一步验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 计及电动汽车的虚拟电厂竞价模型 |
| 4.1 电动汽车虚拟电厂的竞价策略分析 |
| 4.1.1 EVPP参与电力市场的竞价规则 |
| 4.1.2 EVPP内部协同优化的竞价策略 |
| 4.1.3 EVPP博弈竞价决策的理论基础 |
| 4.2 电动汽车虚拟电厂的竞价博弈建模 |
| 4.2.1 博弈模型假设 |
| 4.2.2 博弈要素分析 |
| 4.2.3 博弈模型构建 |
| 4.3 模型求解 |
| 4.3.1 均衡模型KKT条件 |
| 4.3.2 均衡模型求解计算 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 算例数据假设 |
| 4.4.2 均衡结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 计及需求响应的综合型EVPP协调调度模型 |
| 5.1 综合型EVPP运营模式及策略分析 |
| 5.1.1 发售电双边市场融合的商业模式 |
| 5.1.2 电动汽车需求响应的运行体系 |
| 5.1.3 两阶段电量交易市场的优化策略 |
| 5.2 日前能量市场阶段的整体经济最优决策 |
| 5.2.1 分布式电源出力及成本分析 |
| 5.2.2 电动汽车需求响应及成本分析 |
| 5.2.3 移动储能运行状态及成本分析 |
| 5.2.4 可控燃气机组出力及成本分析 |
| 5.2.5 购售电量竞标计划及成本分析 |
| 5.2.6 协同调度决策目标及函数构造 |
| 5.3 实时能量市场阶段的二次优化调度建模 |
| 5.3.1 优化模型假设条件补充 |
| 5.3.2 不平衡成本参变量修正 |
| 5.3.3 二次优化目标函数构建 |
| 5.3.4 内部线路安全运行约束 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 EVPP协同决策的经济性分析 |
| 5.4.2 EVCS需求响应的影响度分析 |
| 5.4.3 V2G储能体系的渗透率分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 计及电动汽车的虚拟电厂运营优化策略 |
| 6.1 电动汽车虚拟电厂交易模式创新 |
| 6.1.1 配电网运营商平台推广 |
| 6.1.2 动态联盟合作机制规划 |
| 6.1.3 低碳市场交易模式开发 |
| 6.2 EVPP区块链运营系统架构 |
| 6.2.1 能源电力行业区块链应用分析 |
| 6.2.2 EVPP区块链运营系统框架设计 |
| 6.3 政策设计和机制建议 |
| 6.3.1 引导规范发展的政策设计 |
| 6.3.2 构建区块链系统的机制优化 |
| 6.3.3 完善动态电价的体制改革 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）园区综合能源系统源荷储协同优化及效益评价模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 综合能源系统发展研究现状 |
| 1.2.2 综合能源系统影响因素研究现状 |
| 1.2.3 综合能源系统协同优化模型研究现状 |
| 1.2.4 综合能源系统效益评价模型研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容和创新点 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文研究技术路线 |
| 1.3.3 论文研究创新点 |
| 第2章 园区综合能源系统相关理论 |
| 2.1 综合能源系统基础理论 |
| 2.1.1 综合能源系统概念 |
| 2.1.2 综合能源系统特征 |
| 2.1.3 综合能源系统发展过程 |
| 2.2 典型综合能源系统示范项目分析 |
| 2.2.1 国外综合能源系统示范项目 |
| 2.2.2 国内综合能源系统示范项目 |
| 2.2.3 综合能源系统实施经验总结 |
| 2.3 综合能源系统协同优化模式 |
| 2.3.1 电-热协同优化模式 |
| 2.3.2 电-热-冷协同优化模式 |
| 2.3.3 电-热-冷-气协同优化模式 |
| 2.3.4 各种协同优化模式对比分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 园区综合能源系统多元负荷联合预测模型研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 综合能源各子系统耦合关系分析 |
| 3.2.1 电能子系统 |
| 3.2.2 热能子系统 |
| 3.2.3 冷能子系统 |
| 3.2.4 气能子系统 |
| 3.3 构建综合能源系统联合预测模型 |
| 3.3.1 MTL-LS-SVM理论 |
| 3.3.2 联合预测模型构建 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 基础数据描述 |
| 3.4.2 预测结果分析 |
| 3.4.3 结果讨论与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 考虑转换利用的园区综合能源系统源-源协同优化模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多能转换设备特性分析及运行结构 |
| 4.2.1 多能源转换设备特性 |
| 4.2.2 源-源协同运行结构 |
| 4.3 综合能源系统源-源协同多目标优化模型 |
| 4.3.1 协同元件数学模型 |
| 4.3.2 协同优化目标函数 |
| 4.3.3 协同优化约束条件 |
| 4.4 源-源协同多目标优化模型求解方法 |
| 4.4.1 求解算法描述 |
| 4.4.2 求解算法计算流程 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 基础数据描述 |
| 4.5.2 优化结果分析 |
| 4.5.3 结果分析与讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 考虑不确定性的园区综合能源系统源-荷协同优化模型研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 双重不确定性分析及运行结构 |
| 5.2.1 源-荷不确定特性 |
| 5.2.2 源-荷协同运行结构 |
| 5.3 包含分布式能源并网的综合能源系统源-荷双层协同优化模型 |
| 5.3.1 源-荷协同互动关系 |
| 5.3.2 上层协同优化模型 |
| 5.3.3 下层协同优化模型 |
| 5.3.4 综合协同优化模型 |
| 5.4 考虑源-荷双重不确定性的综合能源系统双层协同优化模型 |
| 5.4.1 问题描述 |
| 5.4.2 目标函数 |
| 5.4.3 约束条件 |
| 5.4.4 求解方法 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 基础数据描述 |
| 5.5.2 优化结果分析 |
| 5.5.3 不确定性分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 考虑需求响应的园区综合能源系统源-荷-储协同优化模型研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 综合需求响应特性分析及运行结构 |
| 6.2.1 需求响应负荷特性 |
| 6.2.2 源-荷-储运行结构 |
| 6.3 综合能源系统源-荷-储两阶段优化模型 |
| 6.3.1 第一阶段日前协同优化模型 |
| 6.3.2 第二阶段时前协同优化模型 |
| 6.4 源-荷-储两阶段协同优化模型求解方法 |
| 6.4.1 求解算法描述 |
| 6.4.2 求解算法计算流程 |
| 6.5 算例分析 |
| 6.5.1 基础数据描述 |
| 6.5.2 优化结果分析 |
| 6.5.3 结果对比讨论 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 考虑源-荷-储全过程的园区综合能源系统效益评价模型研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 综合能源系统效益评价指标体系 |
| 7.2.1 选择评价指标原则 |
| 7.2.2 构建评价指标体系 |
| 7.2.3 评价指标的预处理 |
| 7.3 基于云模型改进的多层级模糊综合评价模型 |
| 7.3.1 多层级模糊综合评价模型 |
| 7.3.2 云模型 |
| 7.3.3 构建模型计算流程 |
| 7.4 算例分析 |
| 7.4.1 基础数据描述 |
| 7.4.2 效益评价过程 |
| 7.4.3 评价结果分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）基于BIM与物联网的大型酒店运维管理研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题提出 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.4 研究方案 |
| 2 相关概念界定及理论分析 |
| 2.1 大型酒店相关内容 |
| 2.2 运维管理相关理论 |
| 2.3 BIM及其在酒店运维管理中的应用价值 |
| 2.4 物联网及其在酒店运维管理中的应用价值 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 大型酒店运维管理的问题与需求分析 |
| 3.1 大型酒店运维管理的特点和要求 |
| 3.2 大型酒店运维管理现存的问题 |
| 3.3 大型酒店运维管理的内容及功能需求 |
| 3.4 基于扎根理论的运维管理信息需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 信息流视角下运维管理系统分析与设计 |
| 4.1 信息流视角下运维管理的关键环节分析 |
| 4.2 相关技术与标准研究 |
| 4.3 大型酒店运维管理系统构建思路与目标 |
| 4.4 大型酒店运维管理系统整体架构 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于BIM与物联网的运维管理系统构建 |
| 5.1 信息获取层 |
| 5.2 网络传输层 |
| 5.3 信息存储与应用层 |
| 5.4 信息复用层 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 实证研究 |
| 6.1 项目概况 |
| 6.2 BIM模型构建和处理 |
| 6.3 物联网设备部署及组网 |
| 6.4 运维数据库的构建 |
| 6.5 平台功能开发与应用 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
四、智能消费管理系统中的信息控制与数据传输（论文参考文献）
- [1]智能家居系统能效优化管理的研究[D]. 佘玉龙. 安徽理工大学, 2020(07)
- [2]区块链环境下网络舆情传播及风险管理研究[D]. 郭苏琳. 吉林大学, 2020(03)
- [3]大型文旅项目智能化系统总体规划方案设计[D]. 叶茂. 华南理工大学, 2020(02)
- [4]物联网英语术语特征与汉译方法 ——《物联网：技术、平台和应用案例》（节译）翻译实践报告[D]. 王慕雪. 青岛大学, 2020(02)
- [5]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [6]云/雾/边缘端协同的轴承故障诊断方法研究[D]. 张文龙. 山东大学, 2020(12)
- [7]CPSS架构下社区微电网互动式能量管理方法研究[D]. 王振刚. 华南理工大学, 2020(02)
- [8]计及电动汽车的虚拟电厂市场化运营决策方法研究[D]. 李云燕. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [9]园区综合能源系统源荷储协同优化及效益评价模型研究[D]. 德格吉日夫. 华北电力大学(北京), 2020
- [10]基于BIM与物联网的大型酒店运维管理研究[D]. 张宇. 中国矿业大学, 2020(01)