云计算在智能电网任务调度及潮流并行计算的理论与应用研究

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云计算在智能电网任务调度及潮流并行计算的理论与应用研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-14页
  1.1 课题背景及研究意义第9-10页
    1.1.1 课题背景第9页
    1.1.2 研究意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.2.1 智能变电站调度平台研究现状第10-11页
    1.2.2 Spark云计算研究现状第11页
    1.2.3 并行潮流算法研究现状第11-12页
  1.3 论文主要工作第12-14页
第二章 Spark基础理论及相关技术第14-21页
  2.1 MapReduce核心技术简述第14-17页
    2.1.1 分布式计算框架第14-15页
    2.1.2 MapReduce模型第15-16页
    2.1.3 MapReduce调度策略第16-17页
  2.2 Spark核心技术简述第17-19页
    2.2.1 Spark架构模式第17-18页
    2.2.2 Spark工作流程第18-19页
  2.3 智能变电站云调度系统概述第19-20页
  2.4 本章小结第20-21页
第三章 异构环境下Spark智能调度云系统的设计与优化第21-47页
  3.1 概述第21页
  3.2 RDD运算流的构建与分析第21-25页
    3.2.1 Spark任务调度过程第21-23页
    3.2.2 RDD运算流图的建立第23-25页
  3.3 基于RDD运算流的优化策略第25-31页
    3.3.1 基于优先级的任务筛选策略第25-28页
    3.3.2 基于优先级的RDD分区缓存策略第28-31页
  3.4 基于RDD运算流的多目标资源调度策略的设计第31-36页
    3.4.1 RDD分级调度策略的制定第31-33页
    3.4.2 目标函数和控制变量的选择第33-36页
  3.5 基于Pareto的多目标调度优化算法第36-41页
    3.5.1 编码方式的选取第36页
    3.5.2 适用度函数的构造第36-37页
    3.5.3 基于偏好支配的搜索第37-39页
    3.5.4 种群的克隆增殖操作第39-40页
    3.5.5 种群修剪策略第40页
    3.5.6 MOPIA算法主流程第40-41页
  3.6 算法仿真及性能分析第41-46页
    3.6.1 实验环境介绍第41页
    3.6.2 模型参数设置第41-42页
    3.6.3 实验结果分析第42-46页
  3.7 本章小结第46-47页
第四章 基于Spark云计算的电力系统并行潮流算法的设计与实现第47-68页
  4.1 概述第47-48页
  4.2 串行系统基本潮流算法第48-51页
  4.3 牛拉法潮流计算的并行化改造第51-52页
  4.4 基于Spark平台的并行潮流算法的设计与装配第52-59页
    4.4.1 Spark-GPU云对Jacobi矩阵的分布式更新第53-54页
    4.4.2 Spark-GPU云对修正方程的分布式求解第54-58页
    4.4.3 并行潮流计算流程图第58-59页
  4.5 算例仿真分析第59-67页
    4.5.1 Hadoop云环境的实现第59页
    4.5.2 Spark云环境的实现第59-60页
    4.5.3 实验测试第60-67页
  4.6 本章小结第67-68页
第五章 总结与展望第68-70页
  5.1 工作总结第68页
  5.2 研究展望第68-70页
参考文献第70-74页
发表论文和科研情况说明第74-75页
致谢第75页

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