•前端展示层:采用React或Vue等现代前端框架构建用户界面,提供直观的操作面板,便于巡检人员查看任务、上报故障及查阅设备历史记录。•后端服务层:基于Spring Boot框架,利用其简洁高效的特性快速搭建RESTful API,处理前端请求,进行业务逻辑处理与数据交互。•数据访问层:集成MyBatis等ORM工具,优化数据库访问,实现对设备信息、巡检记录、故障报警等数据的高效存储与检索。•云平台与数据库:利用阿里云等云服务提供商,部署服务与数据库,确保系统的高可用性与数据安全。
•GPS定位与状态追踪:通过物联网传感器实时收集电力设备的位置信息与运行状态,包括电压、电流、温度等关键指标。
•智能预警系统:运用机器学习算法分析设备运行数据,提前识别潜在故障,自动触发预警通知,减少突发故障导致的停电事件。
•智能调度算法:根据设备状态、地理位置及巡检员位置信息,系统自动优化巡检路线与任务分配,提升巡检效率。•任务执行与追踪:巡检人员通过移动端APP接收任务,现场记录巡检详情,支持图片、视频上传,确保巡检质量与合规性。
•历史数据分析:对设备历史故障、巡检记录进行深度分析,生成报表,帮助管理者识别维护盲区,优化维护策略。•资源优化建议:依据数据分析结果,系统提出设备更新、资源调配的优化建议,助力企业资源的合理配置与成本控制。
•权限管理:实现多级用户权限管理,确保数据访问与操作的安全性,符合电力行业信息安全标准。•日志审计:记录系统操作日志,便于追踪与回溯,提升系统的安全监控能力。
具体的毕业答辩流程可能会根据学校和学院的规定有所不同,一般包括以下环节:
答辩准备:准备答辩展示材料和PPT,并详细准备自己对项目的阐述和回答问题的准备。
展示与介绍:简要介绍项目的背景、目标和开发过程,强调项目的创新点和价值。
报告:详细介绍项目的研究内容、方法和实际操作,包括需求分析、系统设计、功能实现、测试结果等。
提问与答辩:教师、评委等提问,对项目的技术、创新、实际应用等方面进行深入探究,并回答评委的问题。
答辩评价:评委根据自己的评分标准对毕业论文的质量和答辩表现进行评价。
答辩结果:评委根据评分结果,最终确定论文的质量与成绩。
基于Spring Boot的电力设备巡检系统,不仅提升了电力设备的运维效率与智能化水平,还通过数据分析辅助决策,为构建智慧电网提供了坚实的技术支撑。该系统的实施有助于预防重大电力事故,保障供电稳定,同时优化资源利用,推动电力行业的可持续发展。
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