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基于云计算的电力系统不良数据辨识算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
1 绪论第9-14页
   ·课题背景第9-10页
     ·云计算概述第9页
     ·电力系统不良数据辨识第9-10页
   ·研究目的和意义第10页
   ·国内外研究现状第10-12页
     ·云计算研究现状第10-11页
     ·电力系统不良数据辨识研究现状第11-12页
   ·论文主要研究内容第12-14页
2 云计算及其应用第14-31页
   ·云计算技术第14-25页
     ·云计算概念和特点第14-15页
     ·云计算分类第15-16页
     ·云计算服务现状第16-25页
   ·开源Hadoop平台第25-28页
     ·HDFS分布式文件系统第25-26页
     ·MapReduce计算模型的实现流程第26-28页
   ·云计算在电力系统中的应用第28-30页
   ·本章小结第30-31页
3 电力系统不良数据辨识的GSA算法第31-43页
   ·基于GSA的电力系统不良数据辨识第31-35页
     ·K-means聚类的不良数据辨识第31-33页
     ·GSA的不良数据辨识第33-35页
   ·基于优化GSA的不良数据辨识第35-38页
     ·最大最小距离法对聚类初值优化第35页
     ·GSA肘形判据原理第35-36页
     ·优化GSA的不良数据辨识算法第36-38页
   ·优化GSA不良数据辨识算法验证第38-42页
     ·仿真过程第38-42页
     ·实验结论第42页
   ·本章小结第42-43页
4 优化GSA的云计算方案及辨识仿真第43-64页
   ·GSA的云化方案第43-46页
     ·传统GSA的云化方案第43-45页
     ·优化GSA的云化方案第45-46页
   ·优化GSA云方案算法实现第46-49页
     ·基于MapReduce框架的算法流程第46-47页
     ·Map过程第47-48页
     ·Reduce过程第48-49页
   ·电网数据模拟第49-50页
   ·云计算环境部署第50-56页
     ·环境配置和实验集群的搭建第50-53页
     ·Eclipse下的Hadoop实现第53-56页
   ·实验结果分析第56-63页
     ·仿真结果第56-62页
     ·仿真结果总结第62-63页
   ·本章小结第63-64页
5 结论与展望第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-69页

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