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智能电网大数据在线分析与决策系统研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
        1.1.1 研究背景第10页
        1.1.2 研究的目的和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-16页
        1.2.1 国外研究现状第11-14页
        1.2.2 国内研究现状第14-16页
    1.3 主要研究内容第16页
    1.4 研究方法和技术路线第16-17页
第2章 智能电网和大数据分析基础理论第17-36页
    2.1 智能电网和大数据第17-21页
        2.1.1 智能电网第17页
        2.1.2 智能电网大数据第17-20页
        2.1.3 智能电网大数据应用领域第20-21页
    2.2 分布式计算框架和服务第21-32页
        2.2.1 分布式计算框架MapReduce第21-24页
        2.2.2 分布式文件系统服务第24-28页
        2.2.3 分布式应用程序协调服务第28-30页
        2.2.4 分布式资源管理服务第30-32页
    2.3 分布式数据分析算法基础模型第32-33页
        2.3.1 MapReduce迭代计算模型第32-33页
        2.3.2 BSP计算模型第33页
        2.3.3 SSP计算模型第33页
    2.4 数据分析与决策支持系统第33-35页
    2.5 本章小结第35-36页
第3章 智能电网大数据在线流处理研究第36-51页
    3.1 流处理的概念第36-38页
        3.1.1 流式计算第36-37页
        3.1.2 分布式消息系统第37-38页
        3.1.3 智能电网流处理第38页
    3.2 流处理和分析框架第38-43页
        3.2.1 Storm第39-40页
        3.2.2 Spark Streaming第40-41页
        3.2.3 Samza第41-42页
        3.2.4 流处理框架对比分析第42-43页
    3.3 基于Strom的VFDT算法的重要电力客户供用电安全分析第43-50页
        3.3.1 分析指标的构建第43-45页
        3.3.2 VFDT算法第45-46页
        3.3.3 基于Strom的VFDT算法第46-48页
        3.3.4 仿真分析第48-50页
    3.4 本章小结第50-51页
第4章 智能电网大数据批处理研究第51-63页
    4.1 批处理第51-52页
        4.1.1 批处理计算第51页
        4.1.2 DAG计算模型第51-52页
        4.1.3 智能电网大数据批处理计算第52页
    4.2 Spark计算平台第52-54页
        4.2.1 RDD和RDD操作第52-53页
        4.2.2 Spark MLlib第53-54页
        4.2.3 基于Spark的智能电网批处理平台第54页
    4.3 基于Spark和随机森林的短期电力负荷预测第54-62页
        4.3.1 模型相关属性的确定第54-56页
        4.3.2 随机森林第56-58页
        4.3.3 基于Spark的随机森林算法第58页
        4.3.4 实验用例分析第58-62页
    4.4 本章小结第62-63页
第5章 系统分析与设计第63-71页
    5.1 系统需求分析第63-66页
        5.1.1 功能性需求第63-66页
        5.1.2 非功能性需求第66页
    5.2 系统架构分层设计第66-68页
    5.3 系统模块设计第68-70页
        5.3.1 数据管理模块设计第68-69页
        5.3.2 数据分析模块设计第69页
        5.3.3 数据展示模块设计第69-70页
        5.3.4 安全管理模块设计第70页
    5.4 本章小结第70-71页
第6章 研究成果和结论第71-73页
    6.1 成果和结论第71-72页
    6.2 展望第72-73页
参考文献第73-82页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第82-83页
致谢第83页

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