声明
摘要
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究动态
1.2.1 时间序列分析研究现状
1.2.2 数据质量控制研究现状
1.2.3 Storm的研究与应用现状
1.3 论文内容及组织结构
第2章 时间序列分析
2.1 时间序列分析概念
2.2 智能电网时序数据
2.3 ARIMA模型
2.4 ARIMA建模流程
2.4.1 AIC准则
2.4.2 参数估计
2.5 ARIMA预测
2.6 电网时序数据特点及模型适用性
2.7 本章小结
第3章 数据质量控制方法
3.1 数据质量问题的解决办法
3.1.1 数据清理步骤
3.1.2 单数据源中孤立点的检测
3.2 智能电网中的数据质量控制
3.2.1 智能电网中的数据质量控制方法
3.2.2 智能电网数据质量控制过程
3.2.3 适用于本框架的孤立点检测方法
3.3 本章小结
第4章 电网时序数据的数据质量实时治理框架的设计
4.1 Storm基本概念
4.1.1 Storm基本组件
4.1.2 Storm运行机制
4.2 框架工作原理
4.3 基于Hbase的时序数据存储模式
4.4 Topology详细设计
4.4.1 Spout处理机制
4.4.2 Bolt处理机制
4.4.3 流分组策略
4.5 本章小结
第5章 电网时序数据的数据质量实时治理测试
5.1 Storm集群部署
5.1.1 搭建ZooKeeper集群
5.1.2 安装Storm本地依赖
5.1.3 搭建Storm集群
5.2 Storm实例编写
5.2.1 实例需求分析
5.2.2 拓扑详细设计
5.2.3 拓扑运行
5.3 实例
5.3.1 样本容量对预测结果的影响
5.3.2 预测准确性分析
5.3.3 Storm处理效率检验
5.3.4 服务器资源消耗情况
5.4 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 论文完成的主要工作
6.2 未来展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢
华北电力大学;
华北电力大学(北京);