| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 课题背景 | 第16-17页 |
| 1.2 智能电网海量信息处理研究现状 | 第17-20页 |
| 1.2.1 云计算技术在电网中的应用 | 第17-18页 |
| 1.2.2 智能电网海量信息预处理 | 第18-19页 |
| 1.2.3 智能电网海量信息数据挖掘 | 第19-20页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 智能电网海量信息处理的关键技术 | 第22-34页 |
| 2.1 基于 Hadoop[1]的智能电网海量信息采集与存储 | 第22-23页 |
| 2.1.1 HDFS 分布式文件系统 | 第22-23页 |
| 2.1.2 MapReduce 并行编程模型 | 第23页 |
| 2.2 数据预处理 | 第23-27页 |
| 2.2.1 技术路线 | 第23-25页 |
| 2.2.2 核心技术 | 第25-27页 |
| 2.3 数据挖掘 | 第27-33页 |
| 2.3.1 常见的数据挖掘算法 | 第28-29页 |
| 2.3.2 数据流挖掘算法 | 第29-31页 |
| 2.3.3 多维多层关联规则挖掘 | 第31-32页 |
| 2.3.4 分布式数据挖掘 | 第32页 |
| 2.3.5 集成学习 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 智能电网海量信息的分布式采集与存储 | 第34-50页 |
| 3.1 技术路线 | 第34-37页 |
| 3.1.1 智能电网海量信息的分类 | 第34-35页 |
| 3.1.2 智能电网海量信息采集与存储的总体构架 | 第35-37页 |
| 3.2 基于 Hadoop/HDFS 的故障录波文件存储 | 第37-49页 |
| 3.2.1 COMTRADE 标准录波文件和 PQDIF 文件 | 第37-40页 |
| 3.2.2 HDFS 分布式文件系统 | 第40-44页 |
| 3.2.3 HBase 数据管理技术 | 第44-45页 |
| 3.2.4 Hive 数据检索技术 | 第45-47页 |
| 3.2.5 Hadoop 下的小文件存储方案 | 第47-49页 |
| 3.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于数据流技术的电能质量扰动检测和分类 | 第50-60页 |
| 4.1 研究现状和技术路线 | 第50-52页 |
| 4.1.1 电能质量扰动分类 | 第50-51页 |
| 4.1.2 扰动数学模型 | 第51页 |
| 4.1.3 总体技术路线 | 第51-52页 |
| 4.2 基于数据流的 PQD 扰动检测 | 第52-55页 |
| 4.2.1 技术路线 | 第52-54页 |
| 4.2.2 自适应滑动数据窗 | 第54-55页 |
| 4.2.3 特征向量提取 | 第55页 |
| 4.3 基于数据流的 PQD 扰动分类算法 | 第55-57页 |
| 4.3.1 Hoeffding Tree 算法的分类原则 | 第55-56页 |
| 4.3.2 Hoeffding Tree 算法逻辑图和参数设置 | 第56-57页 |
| 4.4 算例与分析 | 第57-59页 |
| 4.4.1 PQD 扰动检测算法测试 | 第57页 |
| 4.4.2 PQD 分类算法测试 | 第57-58页 |
| 4.4.3 算法的时间和空间性能测试 | 第58页 |
| 4.4.4 复合扰动事件测试结果 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 风电接入对联络线保护影响的多维多层关联规则分析 | 第60-69页 |
| 5.1 风电场配置及其对保护系统的影响 | 第60-63页 |
| 5.1.1 保护系统的构成 | 第62页 |
| 5.1.2 电压和电流的频率成分 | 第62页 |
| 5.1.3 正序和负序阻抗的特征 | 第62-63页 |
| 5.1.4 风电场的弱电源特性 | 第63页 |
| 5.2 保护失效数据收集与处理系统 | 第63-66页 |
| 5.2.1 保护失效数据收集系统 | 第64页 |
| 5.2.2 保护失效数据的概念分层 | 第64-65页 |
| 5.2.3 保护动作数据仓库 | 第65-66页 |
| 5.2.4 模式 | 第66页 |
| 5.3 关联规则的形式化定义和多维多层关联规则挖掘 | 第66-67页 |
| 5.4 算例分析及仿真验证 | 第67-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 基于 Hadoop 的智能电网故障信息处理系统 | 第69-78页 |
| 6.1 平台结构 | 第69-70页 |
| 6.2 基于 Hadoop/HDFS 的故障录波文件存储 | 第70-71页 |
| 6.2.1 HBase 数据管理技术 | 第70-71页 |
| 6.2.2 分布式数据存储和访问机制 | 第71页 |
| 6.3 基于 Hadoop/MapReduce 的故障信息处理 | 第71-75页 |
| 6.3.1 分布式数据存储和访问机制 | 第71-72页 |
| 6.3.2 故障信息融合 | 第72-74页 |
| 6.3.3 故障综合判别 | 第74-75页 |
| 6.4 仿真算例 | 第75-77页 |
| 6.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第七章 结束语 | 第78-80页 |
| 7.1 主要工作与创新点 | 第78-79页 |
| 7.2 后续研究工作 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第85页 |
