摘要：针对光伏组件选配系统中逆变器选择及电缆线路规划需要工程师人工计算手工标注的问题,提出基于动态规划的光伏组件最优布线算法。通过使用光伏组件最优布线算法,根据光伏阵列分布以及光伏组件型号动态生成最优布线策略,可提高设计人员的工作效率以及线路规划的精准度。测试表明,该最优布线算法能够解决任意规模下的逆变器选择及电缆线路规划问题,显著提升设计效率。

摘要：分析比较国内外大数据一体机产品现状,概述大数据一体机关键技术。针对国内大数据产业支撑体系尚不完善,尚未建立起兼顾安全与发展的信息安全保障体系问题,研究并提出基于国产芯片的大数据一体机,并详细介绍了相关硬件、软件和应用示范,以解决大数据的海量存储、持续扩展、运维部署、数据个性化处理等问题。通过对比国内外大数据一体机的研究设计,文中提出的基于国产芯片的大数据一体机具有数据处理安全,并发处理效率高,运行稳定等特点。

摘要：面向企业级用户,辅助企业用户完成光伏发电系统的实地选址、光伏组件选择、部署设计、选取最优布线方案、预估资金等安装需求。通过Web技术和B/S架构给多客户端提供稳定可靠的服务,满足企业用户光伏发电系统的所有部署设计需求,并提供数据的持久化存储。通过最优布线算法最大化缩减企业光伏系统的部署开支,优化部署设计方案,预估安装资金,为企业节省大量人力物力。测试表明,该系统能显著降低光伏发电项目的部署周期,提高设计效率,减少企业资金开销。

摘要：随着大数据的发展,传统的流查询系统框架不能满足用户实时查询的需求。通过调研传统的集中式查询系统与流计算框架,提出了一种新的能够适应用户处理连续查询的实时查询框架。该框架具备延时小、可拓展的特点。最后实验证明,该框架能够满足大数据流处理要求。

摘要：基数计算在流数据查询优化、网络安全、数据压缩等领域具有重要的应用价值。现有的基于概率统计原理的基数估计算法需要通过扫描历史静态数据才能进行基数统计,由于流数据具有持续、快速和实时等特点,不可能先持久化再处理分析,因而传统的基数估计算法无法直接应用在大数据流处理中。通过研究Spark、Storm实时分布式流处理机制和传统基数估计算法,设计和实现了实时的流数据基数估计算法SHELL(Streaming HypErLogLog),实验表明,SHELL在保证精确度不降低的情况下,单位滑动时间窗口内处理的消息量达到6.0×10~5~6.8×10~5,满足实时性处理的要求。

摘要：针对传统的网络恶意行为检测方法无法适用于当前网络恶意行为分析与检测,提出了基于大数据的网络恶意行为及特征关联分析方案。通过研究大数据平台下的多源数据分析技术和安全态势感知,综合运用入侵检测、关联分析、态势感知等技术对网络环境做出预警和防御。最后,设计和构建了基于大数据平台的网络恶意行为验证系统。

摘要：随着大数据云计算的发展,流数据管理越来越重要,管理系统不断迭代发展,从早期的流数据管理系统(data stream management system,DSMS)发展到现在的分布式流数据管理系统,但这些系统重点在于系统功能的实现,系统与用户的交互层面较为薄弱。针对流数据管理系统与用户交互层面,选取了流系统持续查询语言CQL(continues query language)中支持监控的查询语句,结合SQL(struct query language)的语法规则进行了相应的简化,设计了结构化持续查询语言CSQL,并通过ANTLR开发了词法和语法分析工具。另外,设计实现了可远程与系统交互的SDK(software development kit)及客户端,提供登录、查询、监控、删除和异步返回结果等功能,使分布式流查询系统的访问使用更为方便。