| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第15-19页 |
| 1.1.1 间歇性能源发展概况 | 第15-18页 |
| 1.1.2 大数据处理与云计算平台发展概况 | 第18-19页 |
| 1.2 间歇性能源能量管理技术研究现状及存在的问题 | 第19-23页 |
| 1.2.1 能量管理技术概述 | 第19页 |
| 1.2.2 能量管理技术在间歇性能源中的研究现状 | 第19-21页 |
| 1.2.3 现有间歇性能源能量管理技术存在的问题 | 第21-23页 |
| 1.3 课题研究的意义 | 第23页 |
| 1.4 课题的主要研究内容 | 第23-25页 |
| 第2章 云计算与大数据处理技术 | 第25-32页 |
| 2.1 云计算概念及其特性 | 第25-26页 |
| 2.2 大数据处理概念及其特性 | 第26-27页 |
| 2.3 Hadoop框架简述 | 第27页 |
| 2.4 GFS与HDFS分布式文件系统 | 第27-28页 |
| 2.5 MapReduce分布式计算模型 | 第28-29页 |
| 2.6 BigTable与HBase分布式数据库 | 第29-31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 间歇性能源大数据存储与数据处理技术研究 | 第32-51页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 规模化间歇性能源能量管理过程中的大数据 | 第32-34页 |
| 3.3 传统数据存储技术 | 第34-37页 |
| 3.3.1 传统海量数据存储技术 | 第34-36页 |
| 3.3.2 传统的数据库 | 第36-37页 |
| 3.4 间歇性能源大数据存储模型研究 | 第37-45页 |
| 3.4.1 HBase数据存储模型的设计 | 第39-41页 |
| 3.4.2 MySQL数据存储模型的设计 | 第41-44页 |
| 3.4.3 Redis数据存储模型的设计 | 第44-45页 |
| 3.5 适合间歇性能源大数据的处理技术研究 | 第45-47页 |
| 3.5.1 多线程技术 | 第45-46页 |
| 3.5.2 分布式技术 | 第46-47页 |
| 3.6 间歇性能源大数据访问接口研究 | 第47-50页 |
| 3.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 间歇性能源有功功率调控策略研究 | 第51-66页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 风电场有功功率控制要求 | 第51-53页 |
| 4.2.1 风电场有功参考曲线跟踪要求 | 第51-52页 |
| 4.2.2 风电场机组启停要求 | 第52-53页 |
| 4.3 风电场有功控制策略 | 第53-59页 |
| 4.3.1 现有有功功率控制策略 | 第53-54页 |
| 4.3.2 风电场有功控制原理和机组分类 | 第54页 |
| 4.3.3 风电场降功率算法 | 第54-57页 |
| 4.3.4 风电场升功率算法 | 第57-58页 |
| 4.3.5 最小开机时间和最小停机时间的约束 | 第58页 |
| 4.3.6 风电场有功控制策略流程图 | 第58-59页 |
| 4.4 算法仿真测试 | 第59-64页 |
| 4.5 光伏发电调控策略构想 | 第64页 |
| 4.6 本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 间歇性能源出力损失计算模型研究 | 第66-77页 |
| 5.1 引言 | 第66页 |
| 5.2 风电场及机组出力损失计算模型 | 第66-70页 |
| 5.2.1 目前生产现场采用的出力损失计算方法 | 第66-67页 |
| 5.2.2 专家系统数据库的建立 | 第67-68页 |
| 5.2.3 专家系统数据库的维护 | 第68页 |
| 5.2.4 获取专家系统数据库的输出功率 | 第68-69页 |
| 5.2.5 风电机组和风电场实时功率损失计算 | 第69-70页 |
| 5.2.6 风电机组和风电场发电量损失计算 | 第70页 |
| 5.3 算法仿真测试 | 第70-73页 |
| 5.4 光伏电站出力损失与计算方法构想 | 第73页 |
| 5.5 专家系统数据库分布式计算模型 | 第73-75页 |
| 5.6 本章小结 | 第75-77页 |
| 第6章 间歇性能源大数据处理与能量管理平台设计 | 第77-102页 |
| 6.1 引言 | 第77页 |
| 6.2 平台总体架构设计思路 | 第77-80页 |
| 6.2.1 平台各部分介绍 | 第78-79页 |
| 6.2.2 平台结构 | 第79-80页 |
| 6.3 通讯服务器设计 | 第80-84页 |
| 6.3.1 通讯服务器架构设计 | 第81-82页 |
| 6.3.2 监听服务设计 | 第82-83页 |
| 6.3.3 数据交互设计 | 第83-84页 |
| 6.4 辅助服务器设计 | 第84-87页 |
| 6.4.1 数据操作层设计 | 第85-87页 |
| 6.4.2 数据实现层设计 | 第87页 |
| 6.4.3 辅助服务契约层设计 | 第87页 |
| 6.5 Hadoop集群服务中心设计 | 第87-88页 |
| 6.6 工作站设计 | 第88-92页 |
| 6.6.1 工作站通信层 | 第89-90页 |
| 6.6.2 工作站显示过程 | 第90-92页 |
| 6.7 场站通讯机设计 | 第92页 |
| 6.8 Hadoop平台运行环境搭建与配置 | 第92-98页 |
| 6.9 试运行展示 | 第98-101页 |
| 6.10 本章小结 | 第101-102页 |
| 第7章 结论及展望 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-112页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第112-114页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第114-116页 |
| 致谢 | 第116-117页 |
| 作者简介 | 第117页 |