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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

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