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【6h】

基于大数据处理的供电段生产调度指挥中心研究

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第一章 绪论

1.1 课题的研究背景和意义

1.2 国内外发展现状

1.3 主要研究内容和结构

第二章 相关理论技术简介

2.1 系统总体框架

2.2 开发技术简介

2.3 数据库简介

2.4 本章小结

第三章 调度指挥中心系统需求分析

3.1 供电段组织结构

3.2 部份子系统需求分析及功能模块设计

3.3 本章小结

第四章 调度指挥中心系统的总体设计

4.1 体系结构设计

4.2 数据库设计

4.3 本章小结

第五章 调度指挥中心系统的实现

5.1 开发环境配置与搭建

5.2 系统部分功能模块的实现

5.3 本章小结

第六章 总结

6.1 主要工作回顾

6.2 本课题今后需进一步研究的地方

参考文献

个人简历 在读期间发表的学术论文

致谢

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摘要

随着高速铁路的快速发展,铁路监控系统对铁路设备与沿线运行状态的监控的采样频率逐年递增,所采集到的信息数据量随之增大,数据类型也愈加复杂,导致铁路在信息化的道路上遭遇瓶颈。铁路供电段也因此面临着如何由传统管理模式转变为以高效的信息处理和智能调度为基础的生产调度指挥中心的问题。目前亟待解决的是如何处理好传统结构化数据与海量非结构化数据间关系的问题。在当前大数据高速发展的时代,大数据正在逐渐改变传统铁路供电系统的设计思想,结合大数据优化调度指挥中心的数据处理,可提高管理水平,增加调度的可靠性,对于提高供电段的工作效率有着重要意义。
  本文针对以上问题完成了如下工作:
  1、对供电段调度指挥中心系统进行需求分析并结合南昌供电段的部门组织结构进行设计。鉴于主系统庞大的工作量,本文选取其中的牵引供电信息子系统作为研究对象。该子系统辅助生产调度对牵引供电生产过程涉及相关信息进行收集、汇总与分析,实现对整个牵引供电生产过程的全面管理。
  2、建立PHP+MYSQL的开发平台对调度指挥系统进行前台开发,采用CI框架和MVC模型设计面向结构化数据的存储及处理的调度系统。
  3、针对铁路监控系统监测到的海量非结构化数据,分析不同 NoSQL数据库的优缺点并根据铁路信息的特点选取MongoDB存储和处理非结构化数据。利用MongoDB进行文件存储有效解决了传统文件存储中速度慢、效率低、容量小的缺点,为调度系统提高运行效率提供了可靠保障。
  本次研究针对铁路海量监测数据对传统供电段调度系统的影响,在建立高效的基础数据信息管理的基础上,引入大数据的思想,设计并开发了基于PHP+MYSQL+MongoDB的供电段调度指挥中心。实现了对结构化数据和非结构化数据在同一系统中的独立存储,提高了系统运行速度,优化了存储结构,对于供电段的生产调度指挥工作起到了更为有效的辅助作用。

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