| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状和存在的问题 | 第11-20页 |
| 1.2.1 电力系统大数据研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 电力系统云平台研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.3 智能配用电评估方法研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第20-22页 |
| 第二章 智能配用电大数据存储与查询技术 | 第22-43页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 多源异构的智能配用电数据组成 | 第22-25页 |
| 2.3 智能配用电大数据存储技术 | 第25-34页 |
| 2.3.1 资源管理 | 第25-29页 |
| 2.3.2 元数据管理 | 第29-31页 |
| 2.3.3 实际数据管理 | 第31-34页 |
| 2.4 智能配用电大数据查询技术 | 第34-42页 |
| 2.4.1 资源层 | 第35-38页 |
| 2.4.2 存储层 | 第38-40页 |
| 2.4.3 查询层 | 第40-42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 智能配用电云平台的优选评价方法 | 第43-63页 |
| 3.1 引言 | 第43页 |
| 3.2 智能配用电云平台优选评价指标 | 第43-51页 |
| 3.2.1 服务提供能力A_1 | 第44-46页 |
| 3.2.2 可执行力B_1 | 第46-47页 |
| 3.2.3 网络架构水平C_1 | 第47-48页 |
| 3.2.4 存储快速响应能力D_1 | 第48-49页 |
| 3.2.5 虚拟化水平E_1 | 第49-51页 |
| 3.3 改进的区间层次分析法 | 第51-54页 |
| 3.4 算例分析 | 第54-61页 |
| 3.4.1 算例 1 | 第54-55页 |
| 3.4.2 算例 2 | 第55-56页 |
| 3.4.3 算例 3 | 第56-61页 |
| 3.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第四章 基于智能配用电云平台的电力用户和户用光伏评估方法 | 第63-100页 |
| 4.1 引言 | 第63页 |
| 4.2 基于智能配用电云平台的电力用户评估 | 第63-86页 |
| 4.2.1 电力用户评估指标 | 第64-70页 |
| 4.2.2 电力用户评估的区间层次分析和区间熵组合方法 | 第70-74页 |
| 4.2.3 电力用户评估聚类分析 | 第74-82页 |
| 4.2.4 算例分析 | 第82-86页 |
| 4.3 基于智能配用电云平台的户用型分布式光伏项目评估 | 第86-98页 |
| 4.3.1 企业评估模型 | 第87-90页 |
| 4.3.2 区间平衡计分卡法 | 第90-92页 |
| 4.3.3 光伏项目评估聚类分析 | 第92-93页 |
| 4.3.4 算例分析 | 第93-98页 |
| 4.4 本章小结 | 第98-100页 |
| 第五章 智能配用电云平台构建方法及实现 | 第100-125页 |
| 5.1 引言 | 第100页 |
| 5.2 智能配用电云平台架构 | 第100-110页 |
| 5.2.1 系统架构 | 第100-107页 |
| 5.2.2 硬件架构 | 第107-109页 |
| 5.2.3 调度模型 | 第109-110页 |
| 5.3 用户用能评估与管理服务云平台的实现 | 第110-118页 |
| 5.3.1 平台架构 | 第112-117页 |
| 5.3.2 平台安全 | 第117-118页 |
| 5.3.3 政策适应性 | 第118页 |
| 5.4 智能配用电云平台的实验室部署 | 第118-123页 |
| 5.4.1 硬件资源检测 | 第119-120页 |
| 5.4.2 节点操作系统安装 | 第120-121页 |
| 5.4.3 智能配用电云平台软件安装 | 第121-122页 |
| 5.4.4 智能配用电云应用部署 | 第122-123页 |
| 5.5 本章小结 | 第123-125页 |
| 第六章 结论与展望 | 第125-128页 |
| 6.1 结论 | 第125-126页 |
| 6.2 对相关工作的展望 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-140页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第140-143页 |
| 致谢 | 第143-144页 |
