智能电网大数据云计算技术研究

版权信息 智能电网大数据云计算技术研究 作 者：周国亮 责任编辑：张 弛 封面设计：何凤霞 责任校对：袁 芳 责任印制：刘海龙 目 录 版权信息 前言 第1章 智能电网大数据现状及挑战 1.1 智能电网 1.2 云计算与大数据 1.3 智能电网大数据及特点 1.3.1 智能电网中的大数据 1.3.2 智能电网中大数据的特点 1.4 大数据处理技术 1.4.1 大数据处理的价值和复杂性 1.4.2 并行数据库 1.4.3 云计算技术 1.4.4 云计算在智能电网中的应用 1.5 智能电网大数据机遇与挑战 1.5.1 大数据传输及存储技术 1.5.2 实时数据处理技术 1.5.3 异构多数据源处理技术 1.5.4 大数据可视化分析技术 1.5.5 流式计算技术 1.6 小结 第2章 批处理计算模式及其应用 2.1 批处理技术 2.2 用户短期用电负荷预测技术 2.2.1 智能电网的互动特性 2.2.2 电力短期负荷预测 2.2.3 基于MapReduce的用户短期电力负荷预测技术 2.3 绝缘子泄漏电流数据聚类划分技术 2.3.1 状态监测数据特点 2.3.2 基于数据驱动的状态监测技术 2.3.3 状态监测大数据存储技术 2.3.4 基于分形维数的密度聚类划分 2.3.5 大数据聚类算法及仿真试验 2.4 局部放电信号处理的并行EEMD算法 2.4.1 局部放电信号处理介绍 2.4.2 经验模态分解EMD 2.4.3 总体经验模态分解EEMD 2.4.4 EEMD去噪 2.4.5 基于MapReduce模型的并行化EEMD算法 2.4.6 实验研究 2.5 小结 第3章 智能电网中内存计算高性能数据分析技术及应用 3.1 内存计算技术 3.2 高性能数据分析 3.3 状态监测实时内存计算技术 3.3.1 状态监测实时批处理技术 3.3.2 实时批处理的Spark技术 3.3.3 Spark大数据分析 3.4 模糊C均值聚类算法 3.4.1 FCM算法 3.4.2 Spark上矩阵操作定义 3.4.3 Spark-FCM算法 3.4.4 实验与实验结果分析 3.5 Spark环境下的高性能OLAP分析查询 3.5.1 相关背景及工作介绍 3.5.2 相关理论知识介绍 3.5.3 基于Spark的BUC算法设计及改进 3.5.4 实验与实验结果分析 3.6 小结 第4章 智能电网多源异构数据分析技术 4.1 多源异构数据 4.2 存储优化研究 4.2.1 数据分布优化 4.2.2 数据块尺寸调优 4.2.3 Hadoop集群网络拓扑规划 4.......