智能電網的數據具有采集頻率高、數據量大等特點，傳統的道閘技術方法已不能滿足智能電網數據處理的要求。以MapReduce為核心的分布式并行計算框架為構建智能電網云數據分析平臺提供了基礎。本文提出并實際構建了一個用于智能電網環境的云數據分析處理平臺。該平臺利用MapReduce技術實現智能電網的數據加載、基于數據挖掘技術的多維分析和知識發現。同時，本文利用該平臺構建了智能工業園區遙控器，解決了園區海量數據的存儲、負荷預測和企業用電行為分析等問題。

    最后，本文還分析了云數據分析處理平臺的缺陷以及未來研究的重點方向。本文首先介紹了自動需求響應技術和模糊C-均值聚類算法，然后采用基于模糊C-均值聚類的算法對某生態城市電子桿某配電站的日負荷數據進行聚類分析，計算出最佳負荷聚類數，得到了最優負荷聚類結果。最后，本文總結了各種類型的遙控器負載響應特性，為需求響應對用戶負載特性的聚類分析提供了研究思路。

 

    本文提出了一種自動智能停車位升降桿設備檢測系統。它使用已安裝的攝像頭，無需任何重新配置，即可捕獲停車場的實時圖像并檢測停車位。該算法使用圖像處理來檢測停車位片的可用空間，并引導駕駛員到達停車位片。整個遙控器系統包括用于預訂和預訂公園空間的移動應用程序。該算法檢測室內或室外公園的空間，無論白天和攝像機安裝的角度如何。該系統可為駕駛員節省時間，并以最低成本使用可用的攝像頭。