大唐電力蕪湖市2025秋招面試專業(yè)追問及參考(計(jì)算機(jī)與信息崗位)一、編程與算法題（共3題，每題10分，合計(jì)30分）1.題目：大唐電力蕪湖分公司需要開發(fā)一個(gè)監(jiān)控系統(tǒng)，用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)變電站的電流、電壓和溫度數(shù)據(jù)。假設(shè)你正在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，請(qǐng)用Python實(shí)現(xiàn)一個(gè)類`SensorData`，該類需要滿足以下要求：-包含屬性：`timestamp`（時(shí)間戳）、`current`（電流值）、`voltage`（電壓值）、`temperature`（溫度值）。-提供一個(gè)方法`to_json()`，將當(dāng)前對(duì)象的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為JSON格式。-實(shí)現(xiàn)比較功能，當(dāng)溫度超過閾值時(shí)自動(dòng)報(bào)警（返回`True`，否則返回`False`）。參考答案：pythonimportjsonfromdatetimeimportdatetimeclassSensorData:def__init__(self,timestamp,current,voltage,temperature):self.timestamp=timestampself.current=currentself.voltage=voltageself.temperature=temperaturedefto_json(self):returnjson.dumps({"timestamp":self.timestamp,"current":self.current,"voltage":self.voltage,"temperature":self.temperature},indent=4)defis_alert(self,threshold=35):returnself.temperature>threshold示例用法data=SensorData("2023-10-20T10:30:00",220,380,36)print(data.to_json())print(data.is_alert())解析：-類設(shè)計(jì)符合電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)監(jiān)控需求，包含關(guān)鍵屬性和JSON轉(zhuǎn)換功能，便于數(shù)據(jù)傳輸。-`is_alert()`方法用于實(shí)時(shí)溫度監(jiān)控，閾值默認(rèn)35℃（符合變電站安全標(biāo)準(zhǔn)）。-報(bào)警邏輯清晰，便于集成到監(jiān)控系統(tǒng)中。2.題目：大唐電力蕪湖分公司需要優(yōu)化變電站歷史數(shù)據(jù)的查詢效率。假設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)了每日的用電量數(shù)據(jù)（表名為`power_usage`，字段包括`date`、`region`、`usage`），請(qǐng)用SQL編寫一個(gè)查詢語(yǔ)句，統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)域的月度用電量總和，并按用電量從高到低排序。參考答案：sqlSELECTregion,DATE_FORMAT(date,'%Y-%m')ASmonth,SUM(usage)AStotal_usageFROMpower_usageGROUPBYregion,monthORDERBYtotal_usageDESC解析：-使用`DATE_FORMAT`函數(shù)將日期轉(zhuǎn)換為年月格式，便于按月統(tǒng)計(jì)。-`SUM(usage)`計(jì)算月度總用電量，`GROUPBY`確保按區(qū)域和月份聚合。-`ORDERBY`實(shí)現(xiàn)降序排序，符合業(yè)務(wù)需求（優(yōu)先展示用電量高的區(qū)域）。3.題目：假設(shè)你正在開發(fā)一個(gè)分布式計(jì)算任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)，需要處理大量變電站的巡檢數(shù)據(jù)。請(qǐng)用Python實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的任務(wù)隊(duì)列，支持以下功能：-`add_task(task_id,data)`：添加任務(wù)到隊(duì)列。-`process_task()`：從隊(duì)列中取出一個(gè)任務(wù)并返回。-隊(duì)列為空時(shí)，`process_task()`應(yīng)返回`None`。參考答案：pythonfromcollectionsimportdequeclassTaskQueue:def__init__(self):self.queue=deque()defadd_task(self,task_id,data):self.queue.append((task_id,data))defprocess_task(self):ifself.queue:returnself.queue.popleft()else:returnNone示例用法queue=TaskQueue()queue.add_task(1,{"station":"蕪關(guān)站","data":"巡檢完成"})queue.add_task(2,{"station":"鳩江站","data":"設(shè)備異常"})print(cess_task())print(cess_task())解析：-使用`deque`實(shí)現(xiàn)高效的任務(wù)隊(duì)列，支持FIFO操作。-`add_task`和`process_task`方法清晰分離任務(wù)添加和執(zhí)行邏輯。-適用于分布式任務(wù)調(diào)度場(chǎng)景（如Spark、Flink等）。二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)題（共2題，每題15分，合計(jì)30分）1.題目：大唐電力蕪湖分公司計(jì)劃開發(fā)一個(gè)實(shí)時(shí)故障預(yù)警系統(tǒng)，要求能夠處理變電站的傳感器數(shù)據(jù)并快速識(shí)別異常。請(qǐng)簡(jiǎn)述系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路，包括：-數(shù)據(jù)采集方案（如何接入傳感器數(shù)據(jù)）。-數(shù)據(jù)處理流程（如何實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析和異常檢測(cè)）。-報(bào)警機(jī)制（如何觸發(fā)并傳遞報(bào)警信息）。參考答案：數(shù)據(jù)采集方案：-采用MQTT協(xié)議接入傳感器數(shù)據(jù)，支持低功耗和實(shí)時(shí)傳輸。-每個(gè)變電站部署MQTT客戶端，將電流、電壓、溫度等數(shù)據(jù)推送到中央服務(wù)器。數(shù)據(jù)處理流程：-使用Kafka作為消息隊(duì)列，緩沖高頻數(shù)據(jù)。-通過Flink或SparkStreaming進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算，檢測(cè)數(shù)據(jù)是否偏離正常范圍（如溫度超過閾值、電流突變等）。報(bào)警機(jī)制：-異常數(shù)據(jù)觸發(fā)報(bào)警后，通過WebSocket推送至監(jiān)控中心界面。-同時(shí)生成告警日志，并調(diào)用短信或郵件API通知運(yùn)維人員。解析：-MQTT和Kafka適配電力行業(yè)低延遲需求。-流處理框架支持實(shí)時(shí)異常檢測(cè)，符合業(yè)務(wù)場(chǎng)景。-報(bào)警方案兼顧界面展示和通知功能，確保及時(shí)響應(yīng)。2.題目：大唐電力蕪湖分公司需要設(shè)計(jì)一個(gè)變電站設(shè)備維護(hù)管理系統(tǒng)，要求支持設(shè)備臺(tái)賬管理、維保計(jì)劃制定和故障記錄。請(qǐng)說(shuō)明系統(tǒng)核心模塊的設(shè)計(jì)要點(diǎn)。參考答案：核心模塊設(shè)計(jì)：1.設(shè)備臺(tái)賬模塊：-存儲(chǔ)設(shè)備信息（型號(hào)、投運(yùn)時(shí)間、位置等），支持按類型、區(qū)域查詢。-關(guān)聯(lián)傳感器數(shù)據(jù)，可視化設(shè)備狀態(tài)（如通過圖表展示歷史電壓曲線）。2.維保計(jì)劃模塊：-制定周期性維保任務(wù)（如每年巡檢、每季度校準(zhǔn)）。-自動(dòng)提醒未執(zhí)行任務(wù)，并記錄完成情況。3.故障記錄模塊：-記錄故障時(shí)間、原因、處理過程，支持關(guān)鍵詞搜索。-與設(shè)備臺(tái)賬關(guān)聯(lián)，分析故障頻發(fā)設(shè)備，優(yōu)化維保策略。解析：-模塊設(shè)計(jì)覆蓋設(shè)備全生命周期管理，符合電力行業(yè)監(jiān)管要求。-自動(dòng)化提醒和關(guān)聯(lián)分析功能提升運(yùn)維效率。三、數(shù)據(jù)庫(kù)與存儲(chǔ)題（共2題，每題10分，合計(jì)20分）1.題目：大唐電力蕪湖分公司需要存儲(chǔ)大量變電站的圖像數(shù)據(jù)（如紅外熱成像圖），數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)如下：sqlCREATETABLEinspection_images(image_idINTPRIMARYKEY,station_idINT,image_urlVARCHAR(255),upload_timeDATETIME,temperatureFLOAT);請(qǐng)寫出一條SQL查詢語(yǔ)句，統(tǒng)計(jì)每個(gè)變電站的圖像數(shù)量，并按數(shù)量從多到少排序。參考答案：sqlSELECTstation_id,COUNT()ASimage_countFROMinspection_imagesGROUPBYstation_idORDERBYimage_countDESC解析：-`COUNT()`統(tǒng)計(jì)每個(gè)站點(diǎn)的圖像數(shù)量，`GROUPBY`按站點(diǎn)分組。-降序排序便于發(fā)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)最豐富的站點(diǎn)。2.題目：假設(shè)需要將歷史圖像數(shù)據(jù)遷移到分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)（如HDFS），請(qǐng)簡(jiǎn)述遷移步驟和注意事項(xiàng)。參考答案：遷移步驟：1.使用數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)出工具（如`mysqldump`）提取`inspection_images`表數(shù)據(jù)為CSV格式。2.通過Hadoop命令行將CSV文件上傳至HDFS：bashhdfsdfs-put/local/data/images.csv/warehouse/inspection_images/3.在HDFS上使用ApacheSpark讀取CSV數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)換為Parquet格式以優(yōu)化查詢性能。注意事項(xiàng)：-遷移前檢查HDFS空間是否充足。-Parquet格式支持列式存儲(chǔ)，適合大數(shù)據(jù)分析。解析：-結(jié)合傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)和分布式存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì)，兼顧遷移效率和后續(xù)查詢性能。四、電力行業(yè)應(yīng)用題（共1題，20分）1.題目：大唐電力蕪湖分公司計(jì)劃在變電站部署AI視覺監(jiān)控系統(tǒng)，用于自動(dòng)識(shí)別設(shè)備缺陷（如絕緣子破損、溫度異常等）。請(qǐng)分析該方案的可行性，并說(shuō)明技術(shù)實(shí)現(xiàn)要點(diǎn)。參考答案：可行性分析：-蕪湖地區(qū)氣候多變（如夏季高溫、冬季霜凍），AI視覺可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)，降低人工巡檢成本。-結(jié)合紅外熱成像技術(shù)，可精準(zhǔn)識(shí)別溫度異常。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要點(diǎn)：1.數(shù)據(jù)采集：-部署工業(yè)級(jí)攝像頭（支持夜視和防水），采集設(shè)備表面圖像。-紅外熱像儀同步采集溫度數(shù)據(jù)。2.模型訓(xùn)練：-使用TensorFlow或PyTorch構(gòu)建缺陷識(shí)別模型（如絕緣子破損檢測(cè)）。-利用歷史缺