文献类型：期刊文章

作　　者：梁涛[1] 李宗琪[1] 姜文[2] 井延伟[3]

LIANG Tao;LI Zongqi;JIANG Wen;JING Yanwei(College of Artificial Intelligence and Data Science,Hebei University of Technology,Tianjin 300130,China;Hebei Jointo Energy Investment Co.,Ltd.,Shijiazhuang 050011,China;Hebei Construction&Investment Group New Energy Co.,Ltd.,Shijiazhuang 050011,China)

机构地区：[1]河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津300130 [2]河北建投能源投资股份有限公司,河北石家庄050011 [3]河北建投新能源有限公司,河北石家庄050011

出　　处：《中国测试》

基　　金：河北省科技支撑计划资助项目(14214902D);石家庄科技局资助项目(181060481A)

年　　份：2020

卷　　号：46

期　　号：2

起止页码：103-109

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为优化火力发电的生产,解决传统服务器在存储和挖掘大数据能力上的不足,该文采用云存储和云计算技术,将爆发式增长的火电机组生产数据存储在云端,通过对云端数据库的访问,搭建在线的火电厂远程管理平台,对生产数据进行远程监督和规范化存储。智能化云平台系统通过果蝇算法优化的广义回归神经网络(FOA-GRNN),设计一种锅炉热效率实时软测量模型。通过实验验证,云平台相比于传统服务器,在保证预测精度的前提下,有着更加高效的数据处理能力。

关 键 词：大数据 云平台  FOA-GRNN  软测量 远程管理

分 类 号：TP315] TM621.1[计算机类]