面向电网大数据的电力用户行为分析平台设计与实现

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面向电网大数据的电力用户行为分析平台设计与实现

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面向电网大数据的电力用户行为分析平台设计与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-12页
第一章绪论	第12-18页
1.1 研究背景	第12页
1.2 国内外研究现状	第12-14页
1.3 论文主要工作与创新点	第14-16页
1.4 论文总体结构	第16-18页
第二章相关技术	第18-24页
2.1 数据可视化技术	第18-20页
2.1.1 ECharts	第18-19页
2.1.2 MVVM与Vue框架	第19-20页
2.2 电力用户行为分析相关技术	第20-23页
2.2.1 相似度度量算法	第20-22页
2.2.2 动态时间规整算法	第22页
2.2.3 隐变量自学习算法	第22-23页
2.3 本章小结	第23-24页
第三章需求分析	第24-32页
3.1 典型应用场景	第24-26页
3.1.1 用户相似度分析场景	第24-25页
3.1.2 异常用户检测场景	第25-26页
3.2 业务功能需求分析	第26-30页
3.2.1 场景与算法实现	第27页
3.2.2 数据存储管理	第27-28页
3.2.3 配置管理	第28页
3.2.4 任务执行管理	第28-29页
3.2.5 可视化管理	第29-30页
3.3 辅助功能需求分析	第30-31页
3.4 本章小结	第31-32页
第四章基于改进DTW的用户相似度分析方法研究	第32-46页
4.1 问题描述	第32-33页
4.2 方法设计与实现	第33-37页
4.2.1 补充约束	第33-35页
4.2.2 算法实现	第35-36页
4.2.3 聚类算法选择	第36-37页
4.3 实验验证	第37-44页
4.3.1 数据及指标定义	第37-38页
4.3.2 实验结果分析	第38-41页
4.3.3 算法对比	第41-43页
4.3.4 时间复杂度分析	第43-44页
4.4 本章小结	第44-46页
第五章基于多时间尺度的异常用户检测方法研究	第46-64页
5.1 问题描述	第46页
5.2 方法设计与实现	第46-52页
5.2.1 短期用电模式聚类	第48-49页
5.2.2 用电尺度转换	第49-50页
5.2.3 长期用户聚类与用户分析	第50-52页
5.3 实验验证	第52-62页
5.3.1 数据及指标定义	第53-54页
5.3.2 聚类结果分析	第54-57页
5.3.3 异常用户筛选	第57-59页
5.3.4 异常原因分析	第59-61页
5.3.5 算法对比	第61-62页
5.4 与相似度分析的关系	第62-63页
5.5 本章小结	第63-64页
第六章系统总体设计	第64-78页
6.1 系统总体架构	第64-66页
6.2 系统模块介绍	第66-72页
6.2.1 数据存储模块	第66-67页
6.2.2 配置管理模块	第67-69页
6.2.3 任务执行模块	第69-71页
6.2.4 系统管理模块	第71-72页
6.2.5 可视化模块	第72页
6.3 主要功能流程	第72-77页
6.3.1 数据分析整体流程	第72-74页
6.3.2 参数配置流程	第74-75页
6.3.3 数据分析流程	第75-76页
6.3.4 数据可视化流程	第76-77页
6.4 本章小结	第77-78页
第七章关键模块设计与实现	第78-104页
7.1 任务执行模块	第78-84页
7.1.1 类图与接口设计	第78-83页
7.1.2 模块典型交互流程	第83-84页
7.2 配置管理模块	第84-100页
7.2.1 算法与场景插件化设计	第85-93页
7.2.2 类图与接口设计	第93-99页
7.2.3 模块典型交互流程	第99-100页
7.3 系统管理模块	第100-103页
7.3.1 类图与接口设计	第100-103页
7.4 本章小结	第103-104页
第八章系统测试	第104-116页
8.1 测试环境	第104-105页
8.1.1 软件环境	第104页
8.1.2 硬件环境	第104-105页
8.2 单元测试	第105-113页
8.3 集成测试	第113-114页
8.4 测试结果	第114-115页
8.5 本章小结	第115-116页
第九章结束语	第116-118页
9.1 工作总结	第116-117页
9.2 未来展望	第117-118页
参考文献	第118-121页
致谢	第121-122页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第122页

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