县域电力生产业务运营数据的分析与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 背景介绍 | 第7页 |
| 1.2 内容及意义 | 第7-10页 |
| 1.2.1 线损分析和负荷预测内容 | 第8-9页 |
| 1.2.2 线损分析和负荷预测意义 | 第9-10页 |
| 1.3 本文内容与组织 | 第10-11页 |
| 第二章 技术介绍 | 第11-17页 |
| 2.1 实现开发过程所用的技术 | 第11-12页 |
| 2.1.1 MVC介绍 | 第11页 |
| 2.1.2 spring MVC介绍 | 第11-12页 |
| 2.2 线损分析相关技术介绍 | 第12-15页 |
| 2.2.1 关联规则基本概念和描述 | 第12-13页 |
| 2.2.2 Apriori介绍 | 第13-14页 |
| 2.2.3 关联规则和Apriori算法描述 | 第14-15页 |
| 2.3 负荷预测相关技术介绍 | 第15-16页 |
| 2.3.1 序列运算概念 | 第15-16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 需求分析和数据库设计 | 第17-29页 |
| 3.1 项目功能需求 | 第17-21页 |
| 3.2 各个分析模块的需求 | 第21-24页 |
| 3.2.1 线损分析需求 | 第21-22页 |
| 3.2.2 负荷分析需求 | 第22页 |
| 3.2.3 其他分析需求 | 第22-24页 |
| 3.3 系统数据库相关设计 | 第24-28页 |
| 3.3.1 数据实时性说明 | 第24-25页 |
| 3.3.2 数据库设计 | 第25-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 算法设计 | 第29-44页 |
| 4.1 线损分析 | 第29-35页 |
| 4.1.1 线损相关性分析概述 | 第29-30页 |
| 4.1.2 线损相关性分析内容 | 第30-35页 |
| 4.2 负荷预测 | 第35-40页 |
| 4.2.1 极值负荷概率化预测概念 | 第35页 |
| 4.2.2 日最高负荷的统计分析 | 第35-36页 |
| 4.2.3 日最高负荷预测的总体思路 | 第36-39页 |
| 4.2.4 日最高负荷幅值的概率性预测 | 第39-40页 |
| 4.3 其他 | 第40-43页 |
| 4.3.1 通讯状况统计分析 | 第40-41页 |
| 4.3.2 历史故障分析 | 第41页 |
| 4.3.3 线路状态分析 | 第41-42页 |
| 4.3.4 短信报警分析 | 第42页 |
| 4.3.5 配变监测分析 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 系统展现 | 第44-51页 |
| 5.1 线损分析 | 第44-46页 |
| 5.1.1 线损状态分析实现和结果展示 | 第44页 |
| 5.1.2 线损相关性分析的实现和结果展示 | 第44-46页 |
| 5.2 负荷分析 | 第46-47页 |
| 5.2.1 极值负荷幅值概率性预测算例分析 | 第46页 |
| 5.2.2 结果展示 | 第46-47页 |
| 5.3 通讯状况统计分析 | 第47页 |
| 5.4 历史故障分析 | 第47-48页 |
| 5.5 线路状态分析 | 第48-49页 |
| 5.6 短信报警分析 | 第49-50页 |
| 5.7 配变监测分析 | 第50页 |
| 5.8 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51页 |
| 6.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 作者简历 | 第56页 |
