摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第1章 绪论 | 第9-14页 |
1.1 选题背景及其意义 | 第9-10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
1.2.1 电力系统稳定性分析方法 | 第10页 |
1.2.2 公共信息模型 | 第10-11页 |
1.2.3 云计算 | 第11-12页 |
1.2.4 电力系统可视化 | 第12页 |
1.3 本文主要工作 | 第12-14页 |
第2章 相关技术 | 第14-19页 |
2.1 IEC61970/61968 标准 | 第14页 |
2.2 公共信息模型(CIM) | 第14-15页 |
2.2.1 CIM 建模表示方法 | 第14-15页 |
2.2.2 CIM 中的包 | 第15页 |
2.3 云计算 | 第15-17页 |
2.3.1 Hadoop | 第15-16页 |
2.3.2 HDFS | 第16页 |
2.3.3 MapReduce | 第16页 |
2.3.4 HBase | 第16-17页 |
2.4 技术方案 | 第17-18页 |
2.5 本章小结 | 第18-19页 |
第3章 暂态稳定性分析数据的 CIM 模型 | 第19-28页 |
3.1 配电网元件的 CIM 模型 | 第19-22页 |
3.1.1 输电线路的 CIM 模型 | 第19-20页 |
3.1.2 变压器的 CIM 模型 | 第20-21页 |
3.1.3 负荷的 CIM 模型 | 第21-22页 |
3.2 配电网元件连接性的 CIM 模型 | 第22-27页 |
3.2.1 基于 CIM 的母线-支路模型 | 第22-24页 |
3.2.2 全局拓扑分析 | 第24-26页 |
3.2.3 局部拓扑分析 | 第26-27页 |
3.3 本章小结 | 第27-28页 |
第4章 基于 Hadoop 实现的隐式梯形积分并行算法 | 第28-37页 |
4.1 隐式梯形积分并行法 | 第28-30页 |
4.2 Hadoop 实现 | 第30-31页 |
4.2.1 实现过程 | 第30-31页 |
4.2.2 智能任务调度策略 | 第31页 |
4.3 使用 MapReduce 实现的隐式梯形积分并行法 | 第31-34页 |
4.3.1 迭代作业的 MapReduce | 第31-32页 |
4.3.2 实现步骤 | 第32-33页 |
4.3.3 map 方法 | 第33-34页 |
4.4 对比实验 | 第34-36页 |
4.4.1 实验环境 | 第34页 |
4.4.2 实验数据 | 第34-35页 |
4.4.3 实验结果 | 第35-36页 |
4.4.4 结果分析 | 第36页 |
4.5 本章小结 | 第36-37页 |
第5章 基于云的暂态稳定性分析数据可视化的实现 | 第37-61页 |
5.1 实现系统的架构 | 第37-38页 |
5.2 实现系统的功能 | 第38-39页 |
5.2.1 稳定性计算 | 第38页 |
5.2.2 分析结果可视化 | 第38-39页 |
5.2.3 历史结果查看 | 第39页 |
5.2.4 节点管理 | 第39页 |
5.3 数据库设计 | 第39-46页 |
5.3.1 Oracle 数据库设计 | 第39-44页 |
5.3.2 HBase 设计与实现 | 第44-45页 |
5.3.3 Oracle 到 HBase 映射 | 第45-46页 |
5.3.4 HBase 读取接口 | 第46页 |
5.4 系统实现 | 第46-57页 |
5.4.1 服务器端实现 | 第47-50页 |
5.4.2 客户端实现 | 第50-55页 |
5.4.3 云计算平台搭建及配置 | 第55-57页 |
5.5 结果展示 | 第57-60页 |
5.5.1 系统首页 | 第58-59页 |
5.5.2 分析结果可视化结果 | 第59页 |
5.5.3 历史结果查看 | 第59-60页 |
5.6 本章小结 | 第60-61页 |
第6章 总结与展望 | 第61-62页 |
参考文献 | 第62-65页 |
在硕士研究生学习期间发表的学术论文及科研情况 | 第65-66页 |
致谢 | 第66页 |