| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 大用户电力负荷研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 电力云平台研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 云任务调度算法 | 第13-14页 |
| 1.3 课题研究的主要内容 | 第14页 |
| 1.4 论文的组织安排 | 第14-16页 |
| 第2章 相关技术 | 第16-21页 |
| 2.1 电力负荷特性分类 | 第16-17页 |
| 2.1.1 负荷数据预处理的特点 | 第16页 |
| 2.1.2 模糊C均值聚类算法 | 第16-17页 |
| 2.2 云计算技术综述 | 第17-20页 |
| 2.2.1 Hadoop简介 | 第17-18页 |
| 2.2.2 Spark体系架构 | 第18-20页 |
| 2.2.3 Spark与Hadoop的比较 | 第20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 免疫双态粒子群模糊聚类算法设计 | 第21-27页 |
| 3.1 传统FCM算法的不足 | 第21页 |
| 3.2 免疫双态粒子群算法 | 第21-25页 |
| 3.2.1 捕食状态 | 第22页 |
| 3.2.2 探索状态 | 第22-23页 |
| 3.2.3 优质粒子局部增强算子 | 第23页 |
| 3.2.4 粒子免疫优化 | 第23-25页 |
| 3.3 IBPSO-FCM算法设计 | 第25-26页 |
| 3.3.1 FCM算法改进思想 | 第25页 |
| 3.3.2 数据预处理 | 第25页 |
| 3.3.3 粒子编码 | 第25页 |
| 3.3.4 IBPSO-FCM算法执行步骤 | 第25-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 基于FCM的任务调度算法设计 | 第27-33页 |
| 4.1 任务调度模型 | 第27-28页 |
| 4.1.1 任务模型 | 第27页 |
| 4.1.2 资源模型 | 第27-28页 |
| 4.2 基于FCM和Min-Min调度算法 | 第28-29页 |
| 4.2.1 资源划分过程 | 第28页 |
| 4.2.2 基于MM-FCM的任务分配 | 第28-29页 |
| 4.3 吞吐量驱动最小代价模糊聚类算法设计 | 第29-32页 |
| 4.3.1 吞吐量驱动算法 | 第29-31页 |
| 4.3.2 吞吐量驱动优化MM-FCM算法 | 第31页 |
| 4.3.3 TDMM-FCM算法优化设计 | 第31-32页 |
| 4.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第5章 基于Spark的大用户用电行为分析方法设计 | 第33-38页 |
| 5.1 用电行为分析模型设计 | 第33-34页 |
| 5.2 TDMM-IBPSO-FCM算法设计 | 第34-35页 |
| 5.2.1 算法并行化设计思想 | 第34页 |
| 5.2.2 算法的并行化框架设计 | 第34-35页 |
| 5.3 基于Spark的TDMM-IBPSO-FCM算法设计 | 第35-37页 |
| 5.3.1 算法步骤描述 | 第35-36页 |
| 5.3.2 算法伪码设计 | 第36-37页 |
| 5.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第6章 实验结果与分析 | 第38-48页 |
| 6.1 实验环境说明 | 第38页 |
| 6.2 测试数据集描述 | 第38-40页 |
| 6.2.1 真实负荷数据 | 第38-40页 |
| 6.2.2 UCI标准测试数据集 | 第40页 |
| 6.3 评价指标描述 | 第40-41页 |
| 6.4 IBPSO-FCM算法实验及分析 | 第41-42页 |
| 6.4.1 聚类效果对比 | 第41页 |
| 6.4.2 算法稳定性分析 | 第41-42页 |
| 6.5 TDMM-FCM算法实验及分析 | 第42-44页 |
| 6.5.1 算法执行时间 | 第42-43页 |
| 6.5.2 平均响应时间 | 第43页 |
| 6.5.3 系统资源利用率 | 第43-44页 |
| 6.6 TDMM-IBPSO-FCM算法实验及分析 | 第44-47页 |
| 6.6.1 算法并行性能分析 | 第44页 |
| 6.6.2 算法预测准确率测试 | 第44-45页 |
| 6.6.3 大用户用电负荷曲线分析 | 第45-47页 |
| 6.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第7章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 7.1 本文主要工作 | 第48-49页 |
| 7.2 未来工作的展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
