| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.3.1 智能电网时序数据存储方法研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.2 短期电力负荷预测研究现状 | 第15-18页 |
| 1.4 论文主要内容及组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 基于HBase的智能电网时序三维数据模型 | 第20-33页 |
| 2.1 HBase存储模式 | 第20-22页 |
| 2.1.1 HBase系统架构 | 第20-21页 |
| 2.1.2 HBase数据模型 | 第21-22页 |
| 2.2 HBase时间序列数据模型 | 第22-25页 |
| 2.2.1 SG-CIM数据模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 HBase时间序列数据模型 | 第23-25页 |
| 2.3 基于HBase的智能电网时序数据模型 | 第25-28页 |
| 2.3.1 基于HBase的智能电网时序二维数据模型 | 第25-27页 |
| 2.3.2 基于HBase的智能电网时序三维数据模型 | 第27-28页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第28-32页 |
| 2.4.1 实验环境 | 第28页 |
| 2.4.2 实验结果 | 第28-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 智能电网短期电力负荷预测模型 | 第33-48页 |
| 3.1 基于ICS-SVM和K近邻的STLF模型 | 第33-39页 |
| 3.1.1 SVM简介 | 第35-36页 |
| 3.1.2 SVM参数寻优 | 第36-38页 |
| 3.1.3 K近邻求解 | 第38-39页 |
| 3.2 实验结果与分析 | 第39-47页 |
| 3.2.1 实验环境 | 第39-40页 |
| 3.2.2 实验数据 | 第40-42页 |
| 3.2.3 实验结果 | 第42-47页 |
| 3.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 智能电网时序数据存储系统设计与实现 | 第48-61页 |
| 4.1 设计目标 | 第48页 |
| 4.2 系统设计 | 第48-55页 |
| 4.2.1 总体架构设计 | 第48-50页 |
| 4.2.2 主要模块设计 | 第50-55页 |
| 4.3 系统实现 | 第55-60页 |
| 4.3.1 数据加载模块实现 | 第55-57页 |
| 4.3.2 数据检索模块实现 | 第57-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第61-62页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第69页 |