智能电网大数据在线分析与决策系统研究



智能电网大数据在线分析与决策系统研究

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智能电网大数据在线分析与决策系统研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-17页
1.1 研究背景和意义	第10-11页
1.1.1 研究背景	第10页
1.1.2 研究的目的和意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-16页
1.2.1 国外研究现状	第11-14页
1.2.2 国内研究现状	第14-16页
1.3 主要研究内容	第16页
1.4 研究方法和技术路线	第16-17页
第2章智能电网和大数据分析基础理论	第17-36页
2.1 智能电网和大数据	第17-21页
2.1.1 智能电网	第17页
2.1.2 智能电网大数据	第17-20页
2.1.3 智能电网大数据应用领域	第20-21页
2.2 分布式计算框架和服务	第21-32页
2.2.1 分布式计算框架MapReduce	第21-24页
2.2.2 分布式文件系统服务	第24-28页
2.2.3 分布式应用程序协调服务	第28-30页
2.2.4 分布式资源管理服务	第30-32页
2.3 分布式数据分析算法基础模型	第32-33页
2.3.1 MapReduce迭代计算模型	第32-33页
2.3.2 BSP计算模型	第33页
2.3.3 SSP计算模型	第33页
2.4 数据分析与决策支持系统	第33-35页
2.5 本章小结	第35-36页
第3章智能电网大数据在线流处理研究	第36-51页
3.1 流处理的概念	第36-38页
3.1.1 流式计算	第36-37页
3.1.2 分布式消息系统	第37-38页
3.1.3 智能电网流处理	第38页
3.2 流处理和分析框架	第38-43页
3.2.1 Storm	第39-40页
3.2.2 Spark Streaming	第40-41页
3.2.3 Samza	第41-42页
3.2.4 流处理框架对比分析	第42-43页
3.3 基于Strom的VFDT算法的重要电力客户供用电安全分析	第43-50页
3.3.1 分析指标的构建	第43-45页
3.3.2 VFDT算法	第45-46页
3.3.3 基于Strom的VFDT算法	第46-48页
3.3.4 仿真分析	第48-50页
3.4 本章小结	第50-51页
第4章智能电网大数据批处理研究	第51-63页
4.1 批处理	第51-52页
4.1.1 批处理计算	第51页
4.1.2 DAG计算模型	第51-52页
4.1.3 智能电网大数据批处理计算	第52页
4.2 Spark计算平台	第52-54页
4.2.1 RDD和RDD操作	第52-53页
4.2.2 Spark MLlib	第53-54页
4.2.3 基于Spark的智能电网批处理平台	第54页
4.3 基于Spark和随机森林的短期电力负荷预测	第54-62页
4.3.1 模型相关属性的确定	第54-56页
4.3.2 随机森林	第56-58页
4.3.3 基于Spark的随机森林算法	第58页
4.3.4 实验用例分析	第58-62页
4.4 本章小结	第62-63页
第5章系统分析与设计	第63-71页
5.1 系统需求分析	第63-66页
5.1.1 功能性需求	第63-66页
5.1.2 非功能性需求	第66页
5.2 系统架构分层设计	第66-68页
5.3 系统模块设计	第68-70页
5.3.1 数据管理模块设计	第68-69页
5.3.2 数据分析模块设计	第69页
5.3.3 数据展示模块设计	第69-70页
5.3.4 安全管理模块设计	第70页
5.4 本章小结	第70-71页
第6章研究成果和结论	第71-73页
6.1 成果和结论	第71-72页
6.2 展望	第72-73页
参考文献	第73-82页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第82-83页
致谢	第83页

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