| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 智能电网与大数据的发展态势 | 第10-11页 |
| 1.2.2 电力大数据计算与分析平台的研究现状和发展态势 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 分布式电力大数据计算分析平台的主要技术与方法 | 第14-21页 |
| 2.1 分布式存储技术原理 | 第14-17页 |
| 2.1.1 分布式文件系统（DFS）简介 | 第14-16页 |
| 2.1.2 非关系型数据库（NoSQL）简介 | 第16-17页 |
| 2.2 大数据计算分析技术简介 | 第17-20页 |
| 2.2.1 机器学习及其经典算法原理 | 第17-18页 |
| 2.2.2 典型大数据分析计算架构及其生态圈原理 | 第18-19页 |
| 2.2.3 典型大数据可视化技术原理 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 系统需求分析及技术路线 | 第21-37页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第21-31页 |
| 3.1.1 系统总体需求分析 | 第21-22页 |
| 3.1.2 系统需求层次化分析 | 第22-31页 |
| 3.2 系统具体技术路线 | 第31-35页 |
| 3.2.1 系统总体技术路线设计 | 第31-32页 |
| 3.2.2 平台数据存储层技术路线 | 第32页 |
| 3.2.3 平台数据接口层技术路线 | 第32-33页 |
| 3.2.4 平台后端开发技术路线 | 第33-34页 |
| 3.2.5 平台算法实现库及编程算法实现支持 | 第34页 |
| 3.2.6 平台前端开发技术路线 | 第34-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 系统具体功能模块设计 | 第37-49页 |
| 4.1 系统总体功能模块设计 | 第37-38页 |
| 4.2 分布式数据存储管理及计算模块设计 | 第38-42页 |
| 4.2.1 数据存储及访问管理模块设计 | 第38-39页 |
| 4.2.2 计算核心模块设计 | 第39-41页 |
| 4.2.3 业务支持后端模块设计 | 第41-42页 |
| 4.3 平台业务逻辑功能实现模块设计 | 第42-47页 |
| 4.3.1 业务支持前端模块 | 第42-44页 |
| 4.3.2 计算核心业务模块 | 第44-46页 |
| 4.3.3 电力大数据定制分析计算支持模块 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 平台的部分实现效果及计算分析案例 | 第49-68页 |
| 5.1 平台分布式存储及计算实现效果 | 第49-51页 |
| 5.2 平台计算分析业务实现效果 | 第51-54页 |
| 5.3 基于电力系统环境监测数据的电力大数据分析案例 | 第54-67页 |
| 5.3.1 电力系统环境监测数据电力大数据分析背景 | 第54-55页 |
| 5.3.2 监测数据统计学分析 | 第55-57页 |
| 5.3.3 基于K-Means算法的监测数据聚类分析 | 第57-61页 |
| 5.3.4 基于互相关系数与K-Means算法结合的监测数据分析 | 第61-66页 |
| 5.3.5 结论 | 第66-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-71页 |
| 6.1 总结 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第76-77页 |
