基于大数据的电力企业数据中心数据模型的研究与分析

论文摘要

随着智能电网和电力信息化的不断发展,电力企业数据中心的建设与研究越来越发挥着举足轻重的作用,数据中心的数据模型研究不断深入。随着大数据时代的到来,电力企业大数据中隐藏的价值也逐渐被认识,采用大数据技术对电力数据的深入挖掘和有效利用,已经成为电力企业关注研究的重点。本课题基于大数据技术,通过分析电力企业数据中心的建设及研究现状,分析电力企业中的业务数据类型,提出了一种基于大数据的电力企业数据中心的数据模型。本课题通过研究大数据在其他行业的应用和研究,结合电力企业自身大数据的特点,结合大数据的典型分布式数据库HBase,提出了以智能电表和SCADA数据为代表的电力企业自身的大数据,设计其相应的数据模型,包括相应的概念模型、逻辑模型和物理模型。本课题根据电力企业的实际业务需要,以大数据的存储和计算平台Hadoop为大规模分布式计算框架,以SCADA数据为大数据源,设计了系统的硬件架构和软件架构,在对电力企业的容载比指标进行评价分析基础上,设计并实现了基于电力大数据的验证系统,对大数据背景下的电力企业数据中心数据模型进行了有效应用。通过系统的实验,电力企业数据中心大数据的数据模型得到了有效验证。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究背景及意义
• 1.1.1 智能电网
• 1.1.2 电力企业数据中心
• 1.1.3 课题研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 论文主要内容及章节安排
• 第2章 大数据技术的研究与分析
• 2.1 大数据技术
• 2.2 大数据的数据挖掘
• 2.3 数据挖掘在供电企业的应用前景
• 2.3.1 电力行业实施大数据战略应注意的问题
• 2.3.2 数据挖掘在电力行业发展中的潜在价值
• 2.4 本章小结
• 第3章 大数据数据模型的研究与设计
• 3.1 HBase简介
• 3.2 HBase体系结构
• 3.3 电力大数据数据模型设计
• 3.3.1 概念模型设计
• 3.3.2 逻辑模型设计
• 3.3.3 物理模型设计
• 3.4 本章小结
• 第4章 大数据数据模型的应用与实现
• 4.1 Hadoop平台简介
• 4.1.1 Hadoop的组成
• 4.1.2 Hadoop体系结构
• 4.2 系统硬件架构设计
• 4.2.1 系统硬件及软件环境
• 4.2.2 系统环境的建立和配置
• 4.2.3 系统硬件架构
• 4.3 系统软件架构设计
• 4.4 系统实现
• 4.5 本章小结
• 第5章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 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