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 |
