| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 电动汽车有序充电控制理论研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 多网融合技术研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 关键技术分析 | 第17-23页 |
| 2.1 多网融合技术分析 | 第17-18页 |
| 2.2 基于REST的Web Service开发技术 | 第18-20页 |
| 2.3 数据挖掘技术分析 | 第20-21页 |
| 2.4 云服务技术分析 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于多网融合的有序充电管理系统需求分析 | 第23-27页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 电网侧需求分析 | 第23-24页 |
| 3.3 充电用户侧需求分析 | 第24-25页 |
| 3.4 充电桩物联网需求分析 | 第25-26页 |
| 3.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 多网信息融合与有序充电模型的建立 | 第27-35页 |
| 4.1 引言 | 第27页 |
| 4.2 多网融合基础数据采集与分析 | 第27-29页 |
| 4.2.1 充电用户数据 | 第27-28页 |
| 4.2.2 充电桩基础数据 | 第28-29页 |
| 4.2.3 电网负荷数据 | 第29页 |
| 4.3 各层次信息融合方法 | 第29-30页 |
| 4.3.1 数据层融合 | 第29页 |
| 4.3.2 特征层融合 | 第29-30页 |
| 4.3.3 决策层融合 | 第30页 |
| 4.4 有序充电模型 | 第30-34页 |
| 4.4.1 基于DBSCAN算法的充电行为分析模型 | 第30-31页 |
| 4.4.2 充电站使用热度分析模型 | 第31-32页 |
| 4.4.3 基于电网负荷的主动调峰算法 | 第32-34页 |
| 4.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 基于多网融合的有序充电管理系统总体设计 | 第35-45页 |
| 5.1 引言 | 第35页 |
| 5.2 有序充电管理系统结构设计 | 第35-36页 |
| 5.3 有序充电管理系统逻辑设计 | 第36-37页 |
| 5.4 有序充电管理功能模块设计 | 第37-41页 |
| 5.4.1 数据服务接口 | 第38-39页 |
| 5.4.2 有序充电历史数据分析模块 | 第39-40页 |
| 5.4.3 有序充电服务模块 | 第40-41页 |
| 5.4.4 Web展示模块 | 第41页 |
| 5.5 Mysql数据库设计 | 第41-44页 |
| 5.5.1 基础表设计 | 第41-43页 |
| 5.5.2 事件表设计 | 第43页 |
| 5.5.3 分析结果表设计 | 第43-44页 |
| 5.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第6章 基于多网融合的有序充电管理系统实现 | 第45-56页 |
| 6.1 系统架构的搭建 | 第45页 |
| 6.2 基于REST的多网融合数据服务接口的实现 | 第45-47页 |
| 6.2.1 JAX-RS服务端实现 | 第45-47页 |
| 6.2.2 JAX-RS的客户端实现 | 第47页 |
| 6.3 主要算法的实现 | 第47-51页 |
| 6.3.1 基于DBSCAN的用户行为分析算法的实现 | 第47-49页 |
| 6.3.2 基于电网负荷的主动调峰算法 | 第49-51页 |
| 6.4 主要功能的实现 | 第51-54页 |
| 6.4.1 充电站和充电桩的基本信息展示 | 第51-52页 |
| 6.4.2 充电用户交易信息展示 | 第52页 |
| 6.4.3 区域充电负荷情况展示 | 第52-53页 |
| 6.4.4 充电用户移动端接收系统推送信息 | 第53-54页 |
| 6.4.5 高级计算对外数据服务接口 | 第54页 |
| 6.5 系统在云平台上的部署 | 第54-55页 |
| 6.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第7章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
