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基于流计算的调度数据网监测平台的研究与实现

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 引言第10-16页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第10-11页
    1.2 电力调度数据网的发展现状第11-12页
    1.3 电力大数据及调度监控的发展现状第12-14页
    1.4 本文主要工作内容第14页
    1.5 论文的章节安排第14-16页
第2章 相关技术综述第16-26页
    2.1 流计算技术简介第16-17页
    2.2 流计算框架介绍第17-21页
        2.2.1 Spark平台简介第17-19页
        2.2.2 SparkStreaming技术第19-20页
        2.2.3 SparkMLib编程接口第20-21页
    2.3 分布式消息队列系统介绍第21-23页
        2.3.1 Kafka分布式消息队列系统第22-23页
        2.3.2 MQTT协议第23页
    2.4 调度数据网异常检测技术第23-24页
    2.5 本章小结第24-26页
第3章 调度数据网监测平台的整体架构第26-39页
    3.1 基于流计算的调度数据网监测平台需求分析第26-27页
    3.2 流计算网络监测模型第27-28页
    3.3 流计算网络监测平台整体架构设计第28-34页
        3.3.1 数据接入模块第30-31页
        3.3.2 实时流计算模块第31-33页
        3.3.3 分布式存储模块第33-34页
    3.4 流计算网络监测数据建模第34-38页
        3.4.1 基于聚类算法的异常划分第35-36页
        3.4.2 基于分类算法的异常识别第36-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第4章 基于流计算的调度数据网监测平台实现第39-53页
    4.1 监测数据接入模块实现第39-42页
        4.1.1 分布式消息队列集群部署第39-40页
        4.1.2 监测数据的发布/订阅实现第40-42页
    4.2 实时计算模块实现第42-44页
        4.2.1 实时流计算框架的集群部署第42-43页
        4.2.2 SparkStreaming流计算操作实现第43-44页
    4.3 异常监测模块实现第44-48页
        4.3.1 异常网络划分模型的实现第45-46页
        4.3.2 网络异常识别模型实现第46-48页
    4.4 分布式存储模块实现第48-51页
        4.4.1 基于redis的监测结果存储实现第48-50页
        4.4.2 基于HBase的分布式离线存储实现第50-51页
    4.5 本章小结第51-53页
第5章 实验和结果分析第53-58页
    5.1 实验环境及数据划分第53-54页
    5.2 实验结果和分析第54-58页
第6章 结论与展望第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-66页
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果第66页

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