| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 课题研究背景及研究的意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 相关技术理论 | 第12-31页 |
| 2.1 智能电网和电力大数据 | 第12-14页 |
| 2.2 数据挖掘 | 第14-20页 |
| 2.3 Hadoop云计算平台 | 第20-27页 |
| 2.4 Spark并行计算平台 | 第27-31页 |
| 第三章 基于Spark的聚类算法检测与修正异常数据 | 第31-53页 |
| 3.1 传统异常数据检测 | 第31-33页 |
| 3.2 Spark计算平台搭建与配置 | 第33-42页 |
| 3.3 基于并行ISODATA聚类的负荷特征曲线提取 | 第42-45页 |
| 3.4 基于负荷特征曲线的异常数据处理 | 第45-48页 |
| 3.5 实例分析 | 第48-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于Spark的短期负荷预测 | 第53-67页 |
| 4.1 短期负荷预测方法 | 第53-55页 |
| 4.2 XGBoost算法的并行化 | 第55-57页 |
| 4.3 基于Spark并行XGBoost的短期负荷预测 | 第57-63页 |
| 4.4 实例分析 | 第63-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-70页 |
| 5.1 本文总结 | 第67-68页 |
| 5.2 结论与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文与专利 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
