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能耗
数据,约五年的
能耗
数据
采样周期15min,12月份整月的
能耗
数据,部分如下 addtagdata.txt中的:MT_001:0;MT_002:5;MT_003:0;MT_004:30;MT_005:15;...MT_365:6;MT_366:1;MT_367:134;MT_368:10;MT_369:159;MT_370:3837; data.log中为原始数据根据需求自己处理
2021-12-22 14:48:45
4.3MB
data
能耗
1
他励直流电动机的
能耗
制动.doc
直流电动机的
能耗
制动具有制动平稳、准确、能量消耗小等优点,被广泛用于电动绞盘。电动绞盘需要用电,依靠车辆自身的电力系统即电机驱动绞盘,而根据直流电动机
能耗
制动的平稳性等优点,所以研究直流电动机的
能耗
制动有很大的实际意义。 本设计主要设计他励直流电动机的
能耗
制动过程,(包括迅速停机过程和下放重物过程),采用图解法和公式法两种方法结合既直观又严谨的描述他励直流电动机的
能耗
制动过程。其中包括对制动电阻的选择等,以便
能耗
制动更顺利的进行,让我们更加了解
能耗
制动的全过程。
2021-12-20 22:57:33
644KB
电机控制
1
智能建筑能源管理与
能耗
监测系统
随着我国经济的发展,国家机关办公建筑和大型公共建筑高耗能的问题日益突出。目前,我国每年竣工建筑面积约为20亿m2,其中公共建筑约有4亿m2.2万m2以上的大型公共建筑面积占城镇建筑面积的比例不到4%,但是
能耗
却占到建筑
能耗
的20%以上,其中单位面积耗电量更是普通民宅的10到15倍。在公共建筑(特别是大型商场、高档旅馆酒店、高档办公楼等)的全年
能耗
中,大约50%~60%消耗于空调制冷与采暖系统,20%~30%用于照明。 在我国现有的约430亿m2建筑中,只有4%采取了能源效率措施,单位建筑面积采暖
能耗
为发达国家新建建筑的3倍以上。根据测算,如果不采取有力措施,到2020年中国建筑
能耗
是现在的3倍以上。因此,做好大型公共建筑的节能管理工作,对实现“十一五”建筑节能规划目标具有重要意义
2021-12-09 10:59:15
266KB
智能建筑
1
5G基站
能耗
挑战及优化方法是什么
这两年最热门的技术莫过于5G和人工智能,根据工信部的统计数据,截止到6月6日,全国已建成的5G基站超过25万个,有130款5G手机获得入网销售许可,5G终端连接数超过3600万,到7月份时,5G终端连接数超过了6600万。
2021-12-07 19:09:23
268KB
5G人工智能
1
性能加倍
能耗
减半——HP ProLiant G6服务器初探 (1).pdf
性能加倍
能耗
减半——HP ProLiant G6服务器初探 (1).pdf
2021-12-01 15:00:59
54KB
服务器
服务技术
数据服务
参考文献
可靠性感知周期任务
能耗
管理调度算法.pdf
可靠性感知周期任务
能耗
管理调度算法.pdf
2021-11-25 15:02:02
1.8MB
算法
调度算法
数据结构
参考文献
高校节约型校园
能耗
监测系统方案.pdf
高校节约型校园
能耗
监测系统方案.pdf
2021-11-22 09:02:57
14.94MB
多功能电能表通信地址设置系统.zip
多功能电能表通信地址设置系统.zip
2021-11-19 22:04:10
1.05MB
电能表
物联网
能耗
监测
1
leaf:用于在云,雾和边缘计算环境中对
能耗
建模的模拟器-源码
叶子 LEAF是对于L ARGEênergy-甲洁具F A模拟器OG计算环境。 然后,它可以在分布式,异构且资源受限的基础架构中对复杂的应用程序图进行建模。 特别强调了能源消耗(以及不久的碳排放量)的建模。 请访问官方以获取有关此项目的更多信息和示例。 该Python实现是从移植而来的。 将来的所有开发都将在此存储库中进行。 安装 您可以通过直接克隆该存储库或通过安装最新版本来使用LEAF: $ pip install leafsim 我该怎么办? LEAF可以对云,雾和边缘计算环境进行高级建模。 它建立在 (一个用于创建和操作复杂网络的库)和 (一个基于过程的离散事件仿真框架)之上。 除了可以研究资源受限环境中的调度和放置算法外,LEAF还特别关注: 动态网络:模拟在仿真过程中可以加入或离开网络的移动节点。 功耗建模:对单个计算节点,网络流量和应用程序的功耗进行建模。
2021-11-16 16:19:57
1021KB
simulation
modeling
fog-computing
energy-consumption
1
基于低
能耗
高效无线传感器网络路由协议研究
针对无线传感器网络能量利用率低和通信质量不高等问题,提出了一种高效低
能耗
的WSN路由协议.在簇头选取阶段综合考虑了节点的剩余能量、节点的密度、节点的传包成功率等因素,在簇内通信方案上提出了混合路由通信方案,簇间通信在链头选取上考虑了链头自身能量值、链数据传输代价、链头传包成功率以及链头与基站的距离等.并提出了丢包策略.仿真结果表明:该算法能有效均衡节点
能耗
,提高传输数据包成功率,提高通信质量,延长网络生命周期.
2021-11-12 00:22:28
354KB
无线传感器网络;
簇头;
簇内通信;
簇间通信;
1
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