应用场景：在建筑设计中，需要综合考虑建筑的功能需求、美学要求、环境适应性以及能源消耗等多个方面。一个优秀的建筑设计方案不仅要满足用户的使用需求，还要具有良好的节能效果。利用 DeepSeek 结合建筑的地理位置、功能定位、周边环境等信息，能够为设计师生成建筑设计方案，并对建筑的能耗进行分析。 实例说明：假设要设计一座位于北方城市的商业办公楼，已知该建筑的占地面积、层数、功能分区需求以及当地的气候条件。程序将根据这些信息生成商业办公楼的设计方案，包括建筑外观、内部布局等，并分析该建筑在运营过程中的能耗情况。

【能耗&双碳云平台、能耗系统、双碳系统】是现代企业实现绿色低碳发展的重要工具，它们旨在解决企业在能源管理和碳排放控制方面所面临的挑战。重庆吼吼科技有限公司提供的能源&双碳平台，旨在通过先进的信息技术手段，帮助企业实现能源管理的智能化、透明化和高效化。 ### 能源背景及痛点 1. **信息不透明**：企业传统管理模式下，能源数据主要依赖人工抄表，导致数据更新慢，信息传递效率低下。 2. **效率低、工作量大**：大量纸质单据处理增加了人力成本，且容易出错。 3. **数据反馈不及时、准确性不足**：无法快速获取准确的能耗数据，不利于制定有效的节能策略。 4. **缺乏精细化分析**：能源数据的颗粒度较粗，无法形成多层级的统计分析，不利于精细化管理。 5. **缺乏碳排放分析**：企业往往缺乏对碳排放来源、碳足迹等关键数据的追踪，导致减排路径不明。 ### 政策推动 随着我国对生态文明建设和碳中和的重视，一系列政策出台，鼓励企业进行绿色低碳转型，例如近零碳排放区示范工程的推广，要求企业探索更高效的能源管理方法。 ### 解决方案 #### 连通 - 互联化 通过物联网技术和云技术，实现设备、仪表等的互联互通，数据自动采集，确保实时、精准的信息传递。 #### 中台 - 数字化 积累和沉淀的能源参数大数据，形成数字中台，为企业提供全面的能源管理视角。 #### 透明 - 可视化 通过数据透明化，提高能源使用的安全性、可靠性和节能效果。 #### 应用 - 智能化 利用能源优化解决方案，实现从粗放式管理到精细化管理的转变，通过智能监测提升能源利用率和企业竞争力。 ### 平台功能 - **数据采集**：涵盖水、电、气、光伏等多种能源，以及关键设备如空压机、制冷机等。 - **数据分析**：包括用能分析、供能分析、能效分析、成本分析、告警分析等，帮助企业制定节能策略。 - **负荷预测**：通过分析历史数据，预测未来的能源需求，优化运营。 - **可视化界面**：如电子地图、能源驾驶舱等，提供直观的能源状态展示。 - **运维管理**：设备远程控制、系统配置管理等，提高运维效率。 ### 技术架构 - **设备层和边缘层**：设备数据通过边缘计算服务实时上传，边缘采集服务负责数据清洗和分类。 - **物联层**：物联数据湖汇聚并处理数据，提供标准化协议和插件化采集方式。 - **业务层**：采用SpringCloud Alibaba微服务框架，实现核心服务如企业管理、权限管理等。 能耗&双碳云平台是企业响应政策号召，实现绿色低碳发展，提高能源效率，降低成本，增强竞争力的重要工具。通过全面的能源管理和碳排放控制，企业可以更好地适应未来可持续发展的要求。

云计算任务调度优化是当前云计算领域的一个热门研究方向，其核心问题在于如何有效地将计算任务分配给云平台上的各种计算资源，以满足服务质量(QoS)要求并优化资源利用率。本文介绍了一种基于稳定婚姻算法的多对多匹配策略，旨在通过改进的Gale-Shapley算法实现云计算环境下任务与资源的智能匹配，以期达到降低能耗和缩短执行时间的目的。该策略基于CloudSim框架实现，CloudSim是一个开源的云计算仿真环境，专门用于模拟数据中心的运行情况，能够为云计算研究提供实验平台。 稳定婚姻算法，即Gale-Shapley算法，是一种经典的匹配算法，最初用于求解稳定婚姻问题，后来被广泛应用于经济学、计算机科学等多个领域。在云计算任务调度中，Gale-Shapley算法可以用来确定任务与资源的匹配关系，使得每项任务都能找到最适合的资源，同时每项资源也能高效地服务于一个或多个任务。通过算法的迭代过程，可以保证最终获得一个稳定的匹配结果，即不存在两个任务都更愿意与对方的资源进行匹配而放弃当前的配对。 在云计算环境下，任务调度优化不仅涉及到资源的有效利用，还包括能耗的降低和执行时间的缩短。通过采用Gale-Shapley算法，可以构建一种智能匹配机制，以提高资源的利用率，减少任务在等待资源分配过程中的空闲时间，从而降低整体的能耗和缩短任务的执行时间。这种智能匹配机制能够根据任务需求和资源特性动态地调整任务与资源之间的匹配关系，实现资源的合理分配和任务的有效调度。 基于CloudSim框架的本科毕业设计，提供了一个模拟和分析云计算任务调度优化的环境。通过CloudSim，设计者可以模拟数据中心的运行情况，包括任务的提交、资源的分配、任务的执行以及能耗的统计等。在这样的仿真平台上，可以对不同的调度策略进行比较分析，验证Gale-Shapley算法在多对多匹配场景下的性能表现，以及它在实际云计算环境中的可行性与有效性。 文档中包含的"附赠资源.docx"和"说明文件.txt"，可能提供了具体的设计思路、实验结果和实现细节。例如，说明文件中可能包含了如何在CloudSim平台上部署Gale-Shapley算法，以及如何对算法进行测试和评估的详细步骤。附赠资源文档可能包含了相关的教学视频、示例代码或是对算法优化的具体建议等资源，以辅助理解和应用算法。 此外，GaleShapley-master文件夹可能包含了算法的核心实现代码，包括任务调度模块、资源匹配模块、性能评估模块等，以及可能的用户界面或控制台应用程序。这些代码为研究者和开发者提供了直接的算法实现参考，可以在此基础上进行进一步的开发和定制化研究。 总结而言，这份本科毕业设计研究了云计算任务调度优化问题，采用Gale-Shapley算法进行智能匹配，并在CloudSim平台上进行了模拟实验。研究结果可能表明，使用该算法可以有效地降低能耗、缩短执行时间，并提升资源利用率。设计者提供了相关的文档和代码资源，旨在帮助其他研究者更深入地理解算法的实现细节，以及如何在自己的研究中应用这些知识。

该项目获得第三届服务外包创新创业大赛一等奖。系统分为 模拟采集系统，分析系统，预警系统，预测系统，组态系统 几大模块。

在机器学习领域，回归预测是一种常见且重要的任务，主要用于预测连续数值型的输出。在这个案例中，我们将探讨如何利用一些基础的机器学习模型来解决材料能耗问题，即预测材料生产或加工过程中的能量消耗。这有助于企业优化能源利用，降低成本，并实现更环保的生产流程。 1. **线性回归**：线性回归是最基础的回归模型之一，通过构建一个最佳的直线关系来预测目标变量。在材料能耗问题中，可以考虑输入参数如材料类型、重量、加工条件等，线性回归模型将找出这些参数与能耗之间的线性关系。 2. **岭回归**：当数据存在多重共线性时，线性回归可能表现不佳。岭回归是线性回归的改进版本，通过引入正则化参数来缓解过拟合，提高模型稳定性。 3. **lasso回归**：Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）在正则化中采用L1范数，不仅可以减少过拟合，还能实现特征选择，即某些不重要的特征系数会被压缩至零，从而达到特征筛选的目的。 4. **决策树回归**：决策树模型通过一系列基于特征的“如果-那么”规则进行预测。在材料能耗问题上，决策树能处理非线性关系，易于理解和解释，适合处理包含类别和数值特征的数据。 5. **随机森林回归**：随机森林是多个决策树的集成，每个决策树对目标变量进行预测，最后取平均值作为最终预测结果。随机森林可以有效降低过拟合风险，提高预测准确度，同时能评估特征的重要性。 6. **梯度提升回归**（Gradient Boosting Regression）：这是一种迭代的增强方法，通过不断训练新的弱预测器来修正前一轮的预测误差。在材料能耗问题中，梯度提升能逐步优化预测，尤其适用于复杂数据集。 7. **支持向量回归**（Support Vector Regression, SVR）：SVR使用支持向量机的概念，寻找一个最能包容所有样本点的“间隔”。在处理非线性和异常值时，SVR表现优秀，但计算成本较高。 8. **神经网络回归**：神经网络模拟人脑神经元的工作原理，通过多层非线性变换建模。深度学习中的神经网络，如多层感知器（MLP），可以捕捉复杂的非线性关系，适应材料能耗问题的多元性和复杂性。 在实际应用中，我们需要对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值检测、特征缩放等。然后，使用交叉验证进行模型选择和调参，以找到最优的模型和超参数。评估模型性能，通常使用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、R²分数等指标。在模型训练完成后，可以将模型部署到生产环境中，实时预测新材料的能耗。 总结起来，解决材料能耗问题涉及多种机器学习模型，每种模型都有其优势和适用场景。根据数据特性以及对模型解释性的需求，选择合适的模型并进行适当的调整，将有助于我们更准确地预测材料的能耗，进而优化生产流程。

利用MATLAB2021a的simulink搭建直流电动机的仿真模型，仿真内容为他励直流电动机的能耗制动。

智慧能源管理云平台 能源管理 集中管控/节能降耗/规范配额/控制成本/规避生产风险.通过先进的物联网技术对水/电/气/热等能源管理 数据进行实时采集和监控,实现能源管理 目标能源管理,能效管理

方案PPT包含以下内容： 建设目标 总体框架 能耗“一张图” 用能设备管理 建筑用能 分项能耗统计分析 能耗对比分析 能耗异常分析 照明管理 宿舍用电管理 告警管理 用能报表管理 后勤计费管理 系统运行与维护

为研究植物根系加筋护坡机理,以传统塑性理论与广义塑性理论为基础,采用理论推导方法,分别推导了单独考虑根与土及将含根土当成一种复合体在极限状态下的内部总能耗表达式,利用剪切面实际能耗确定性与唯一性条件求得了根土复合体的加筋公式,并与含根土现场剪切实验对比.结果表明:相对现有的基于内力平衡原理的加筋模型,用内部能耗等效的根土复合体加筋模型计算的附加粘聚力与实验结果更吻合,且以广义塑性理论为基础的内部能耗等效根土复合体加筋理论优于以传统塑性理论为基础的内部能耗等效根土复合体加筋理论.

分析了编制选煤厂建设项目节能评估报告中,全年电耗和热力消耗的计算及参数选取存在的问题,提出应设定标准的计算参数和计算方法。