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大数据技术在分布式发电电能质量分析中的应用研究
目录
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.4研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
大数据技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1大数据概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.2大数据技术体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.3大数据技术特点与应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
分布式发电电能质量分析概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
3.1分布式发电系统简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.2电能质量分析的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.3电能质量分析指标体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
大数据技术在分布式发电电能质量分析中的应用．．．．．．．．．．．．．12
4.1数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
4.1.1数据采集方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
4.1.2数据预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
4.2分布式发电电能质量分析模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.2.1电力系统状态估计模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.2.2电能质量评估模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.3特征工程与降维．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.3.1特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.3.2降维技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.4机器学习在电能质量分析中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.4.1机器学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.4.2模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
5.1案例背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
5.2案例数据采集与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
5.3案例结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
5.4案例结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
技术挑战与解决方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
6.1数据安全问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
6.2计算资源需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
6.3模型可解释性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
6.4解决方案与对策．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
1.内容概要
本研究聚焦于大数据技术在分布式发电领域的应用，特别是在电能质量分析方面的作用。通过对分布式发电系统的运行数据进行深入挖掘和分析，旨在揭示电能质量
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