更新时间:2021-04-02 22:27:16
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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
1.4 大数据处理技术
1.5 智能电网大数据机遇与挑战
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
2.3 绝缘子泄漏电流数据聚类划分技术
2.4 局部放电信号处理的并行EEMD算法
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
3.4 模糊C均值聚类算法
3.5 Spark环境下的高性能OLAP分析查询
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
4.3 并行数据融合算例分析
4.4 多维数据连接技术
4.5 小结
第5章 流式计算技术应对智能电网高速实时数据
5.1 流式数据
5.2 状态监测实时流数据处理技术
5.3 大规模用电数据流实时聚类技术
5.4 基于近似熵算法的电网数据特征提取
5.5 小结
第6章 智能电网大数据全景实时分析平台探索
6.1 全景实时分析背景
6.2 全景实时分析关键技术问题
6.3 电力大数据实时分析核心技术
6.4 电力大数据分析平台
6.5 小结
第7章 大数据支撑能源互联网建设
7.1 能源互联网
7.2 能源互联网中的实时大数据
7.3 大数据支撑能源互联网
第8章 总结与展望
8.1 总结
8.2 展望
参考文献