| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-19页 |
| 1.2.1 高级量测体系 | 第12-15页 |
| 1.2.2 基于IPv6的高级量测体系 | 第15-17页 |
| 1.2.3 配用电系统数据清洗 | 第17页 |
| 1.2.4 配用电系统数据应用方法 | 第17-19页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第19-20页 |
| 第2章 基于IPv6高级量测体系架构 | 第20-29页 |
| 2.1 IPv6技术 | 第20-23页 |
| 2.1.1 IPv6优势 | 第20-21页 |
| 2.1.2 IPv6地址 | 第21-22页 |
| 2.1.3 报文格式 | 第22-23页 |
| 2.2 高级量测体系结构 | 第23-28页 |
| 2.2.1 高级量测体系的组成部分 | 第23-26页 |
| 2.2.2 基于IPv6的高级量测体系 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于IPv6高级量测体系组网技术研究 | 第29-37页 |
| 3.1 基于无线网络的智能电表与IPv6网路互联问题分析 | 第29页 |
| 3.2 6LoWPAN高级量测体系网络结构 | 第29-31页 |
| 3.3 智能电表节点地址 | 第31页 |
| 3.4 智能电表加入路由树 | 第31-32页 |
| 3.5 智能电表节点与IPv6网络通讯过程 | 第32-33页 |
| 3.6 实验测试与结论 | 第33-35页 |
| 3.7 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 针对配电变压器的数据清洗技术方法研究 | 第37-48页 |
| 4.1 配用电系统数据应用环境 | 第37页 |
| 4.2 配电变压器数据问题分析 | 第37-38页 |
| 4.3 基于Kernel Smoothing技术的异常数据识别办法 | 第38-42页 |
| 4.3.1 Kernel Smoothing技术 | 第38-40页 |
| 4.3.2 负荷数据置信区间 | 第40-41页 |
| 4.3.3 平滑参数的训练方法 | 第41-42页 |
| 4.4 基于Pearson相关系数与回归模型相结合的配电变压器缺失数据恢复方法 | 第42-44页 |
| 4.4.1 小样本数据缺失情况 | 第42-43页 |
| 4.4.2 基于Pearson相关系数的负荷历史数据挖掘 | 第43-44页 |
| 4.5 算例 | 第44-47页 |
| 4.5.1 基于Spark并行计算结构的配电变压器数据清洗平台 | 第44页 |
| 4.5.2 数据异常识别算例 | 第44-45页 |
| 4.5.3 数据丢失恢复算例 | 第45-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 配用电系统数据应用方法研究 | 第48-54页 |
| 5.1 配用电系统数据可促成应用介绍 | 第48-49页 |
| 5.2 用户与台区关系拓扑校验方法研究与应用算例 | 第49-53页 |
| 5.2.1 方法介绍 | 第49-51页 |
| 5.2.2 算例应用 | 第51-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 结论 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第56-57页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
