智能电网的数据具有采集频率高、数据量大等特点，传统的道闸技术方法已不能满足智能电网数据处理的要求。以MapReduce为核心的分布式并行计算框架为构建智能电网云数据分析平台提供了基础。本文提出并实际构建了一个用于智能电网环境的云数据分析处理平台。该平台利用MapReduce技术实现智能电网的数据加载、基于数据挖掘技术的多维分析和知识发现。同时，本文利用该平台构建了智能工业园区遥控器，解决了园区海量数据的存储、负荷预测和企业用电行为分析等问题。

    最后，本文还分析了云数据分析处理平台的缺陷以及未来研究的重点方向。本文首先介绍了自动需求响应技术和模糊C-均值聚类算法，然后采用基于模糊C-均值聚类的算法对某生态城市电子杆某配电站的日负荷数据进行聚类分析，计算出最佳负荷聚类数，得到了最优负荷聚类结果。最后，本文总结了各种类型的遥控器负载响应特性，为需求响应对用户负载特性的聚类分析提供了研究思路。

 

    本文提出了一种自动智能停车位升降杆设备检测系统。它使用已安装的摄像头，无需任何重新配置，即可捕获停车场的实时图像并检测停车位。该算法使用图像处理来检测停车位片的可用空间，并引导驾驶员到达停车位片。整个遥控器系统包括用于预订和预订公园空间的移动应用程序。该算法检测室内或室外公园的空间，无论白天和摄像机安装的角度如何。该系统可为驾驶员节省时间，并以最低成本使用可用的摄像头。