摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第12-18页 |
1.1 研究背景 | 第12-13页 |
1.2 Hadoop与智能变电站数据管理的研究现状 | 第13-15页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
1.3 研究的目的与意义 | 第15-16页 |
1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
1.5 本章小结 | 第17-18页 |
第2章 智能变电站信息一体化 | 第18-23页 |
2.1 智能变电站信息一体化意义 | 第18页 |
2.2 智能变电站信息一体化技术特征 | 第18-20页 |
2.2.1 设计思路 | 第19页 |
2.2.2 数据来源 | 第19页 |
2.2.3 内部结构 | 第19-20页 |
2.2.4 平台实时性 | 第20页 |
2.3 智能变电站信息一体化架构 | 第20-22页 |
2.4 本章小结 | 第22-23页 |
第3章 智能变电站数据管理及故障诊断 | 第23-32页 |
3.1 智能变电站数据分类及特点 | 第23-25页 |
3.1.1 结构化数据 | 第23-24页 |
3.1.2 半结构化数据 | 第24页 |
3.1.3 非结构化数据 | 第24-25页 |
3.2 智能变电站数据管理的关键技术 | 第25-30页 |
3.2.1 数据库对比分析 | 第25-26页 |
3.2.2 Hadoop平台 | 第26-27页 |
3.2.3 Key-Value数据模型及读写方式 | 第27-28页 |
3.2.4 分布式索引 | 第28-29页 |
3.2.5 软件开发工具 | 第29-30页 |
3.3 智能变电站故障诊断 | 第30-31页 |
3.3.1 故障诊断整体框架 | 第30页 |
3.3.2 故障信息源模型 | 第30-31页 |
3.4 本章小结 | 第31-32页 |
第4章 基于Hadoop的智能变电站数据管理系统设计实现 | 第32-53页 |
4.1 智能变电站数据管理的系统业务场景 | 第32-34页 |
4.2 智能变电站数据管理的总体需求分析 | 第34-37页 |
4.2.1 系统需求分析概述 | 第34页 |
4.2.2 日常运行信息管理需求 | 第34-36页 |
4.2.3 安全信息管理需求 | 第36页 |
4.2.4 设备信息管理需求 | 第36页 |
4.2.5 系统非功能性需求 | 第36-37页 |
4.3 基于Hadoop的智能变电站数据管理系统框架 | 第37-42页 |
4.3.1 总体框架 | 第37-39页 |
4.3.2 智能变电站数据流转过程 | 第39-40页 |
4.3.3 智能变电站大数据存储 | 第40页 |
4.3.4 智能变电站大数据检索和提取 | 第40-41页 |
4.3.5 智能变电站故障诊断流程 | 第41-42页 |
4.4 基于Hadoop的智能变电站数据管理系统功能设计 | 第42-46页 |
4.4.1 系统功能框架 | 第42页 |
4.4.2 日常运行数据管理 | 第42-43页 |
4.4.3 非结构化数据管理 | 第43-44页 |
4.4.4 基于信息融合的故障设备精确分析 | 第44-45页 |
4.4.5 基于关键词提取技术的变电站文献关联分析 | 第45-46页 |
4.5 基于Hadoop的智能变电站数据管理系统实现 | 第46-52页 |
4.5.1 Hadoop平台搭建及相关软件安装 | 第46-48页 |
4.5.2 基于HBase的存储和管理 | 第48-49页 |
4.5.3 基于HDFS的存储和管理 | 第49-52页 |
4.6 本章小结 | 第52-53页 |
第5章 基于Hadoop的智能变电站数据管理系统应用测试 | 第53-62页 |
5.1 系统主要功能测试 | 第53-58页 |
5.2 性能测试与分析 | 第58-61页 |
5.2.1 存储性能 | 第58-59页 |
5.2.2 查询性能 | 第59-60页 |
5.2.3 读写延迟对比测试 | 第60页 |
5.2.4 分布式索引对比测试 | 第60-61页 |
5.3 本章小结 | 第61-62页 |
第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
6.1 全文总结 | 第62-63页 |
6.2 展望 | 第63-64页 |
参考文献 | 第64-69页 |
作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第69-70页 |
致谢 | 第70页 |