基于Spark的错峰用电管理技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要内容与章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 关键技术研究 | 第15-19页 |
| 2.1 分布式计算框架SPARK研究 | 第15-16页 |
| 2.1.1 Spark体系结构 | 第15-16页 |
| 2.1.2 弹性分布式数据集 | 第16页 |
| 2.2 K-means聚类算法研究 | 第16-17页 |
| 2.2.1 K-means算法介绍 | 第17页 |
| 2.3 Canopy-Kmeans算法研究 | 第17-18页 |
| 2.3.1 Canopy-Kmeans算法分析 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 基于Spark的错峰用电管理技术研究 | 第19-34页 |
| 3.1 Spark聚类用电模式 | 第19-21页 |
| 3.2 错峰管理流程 | 第21-22页 |
| 3.3 可中断错峰管理技术 | 第22-25页 |
| 3.3.1 可中断型错峰策略 | 第22-23页 |
| 3.3.2 可中断型错峰策略实施流程 | 第23-24页 |
| 3.3.3 可中断型错峰管理技术有效性分析 | 第24页 |
| 3.3.4 可中断型错峰方案局限性 | 第24-25页 |
| 3.4 分时电价错峰管理技术 | 第25-30页 |
| 3.4.1 分时电价下电费函数 | 第25-26页 |
| 3.4.2 分时电价下不同时段的用户响应度 | 第26-28页 |
| 3.4.3 最优分时电价目标函数 | 第28-29页 |
| 3.4.4 用户响应模型目标函数 | 第29-30页 |
| 3.4.5 响应模型的参数拟合 | 第30页 |
| 3.4.6 响应度曲线模型参数校正 | 第30页 |
| 3.5 Spark生成最优分时电价 | 第30-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第34-43页 |
| 4.1 实验平台配置 | 第34-36页 |
| 4.1.1 硬件环境配置 | 第34页 |
| 4.1.2 软件环境配置 | 第34-35页 |
| 4.1.3 实验平台YARN的部署 | 第35-36页 |
| 4.1.4 Spark开发环境搭建 | 第36页 |
| 4.2 实验数据处理 | 第36-37页 |
| 4.3 聚类结果 | 第37-39页 |
| 4.4 用户响应度模型有效性验证 | 第39-41页 |
| 4.5 最优分时电价错峰方案 | 第41-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 结论 | 第43-44页 |
| 5.2 展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-50页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
