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数据驱动的火电机组建模及自动化部署支撑系统研究
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数据驱动的火电机组建模及自动化部署支撑系统研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-9页
第1章 绪论
第9-16页
1.1 研究的背景和意义
第9-10页
1.2 国内外的研究现状
第10-14页
1.2.1 传统火电行业研究现状
第11页
1.2.2 数据驱动的电力行业研究现状
第11-14页
1.3 本文主要研究工作
第14-16页
1.3.1 论文主要关键技术
第14-15页
1.3.2 论文结构和章节安排
第15-16页
第2章 机器学习和相关算法
第16-25页
2.1 机器学习
第16-19页
2.1.1 机器学习的背景和基础
第16-17页
2.1.2 机器学习的评估标准
第17-19页
2.2 回归算法
第19-20页
2.2.1 线性回归
第19页
2.2.2 逻辑回归
第19-20页
2.3 神经网络
第20-24页
2.3.1 感知器
第20-21页
2.3.2 梯度下降算法
第21-22页
2.3.3 神经网络和深度学习
第22-24页
2.4 本章小结
第24-25页
第3章 火电机组运行参数分析与研究
第25-36页
3.1 火电机组简介
第25-27页
3.1.1 燃料特性
第25-26页
3.1.2 锅炉燃烧系统
第26-27页
3.2 火电机组运行参数特点
第27-28页
3.3 参数选取策略以及特征数据生成
第28-31页
3.3.1 稳态区间的确定和划分
第28-29页
3.3.2 数据平滑处理
第29页
3.3.3 火电机组参数间的延时计算
第29-30页
3.3.4 滑窗法特征拼接
第30页
3.3.5 数据标准化处理
第30-31页
3.4 火电机组项目研究对象分析
第31-35页
3.4.1 稳态区间计算
第31-33页
3.4.2 参数选择
第33-34页
3.4.3 延时计算
第34-35页
3.5 本章小结
第35-36页
第4章 火电机组运行参数模型构建
第36-49页
4.1 子模型构建
第36-39页
4.1.1 子模型主参数选择
第37页
4.1.2 子模型的构建思路
第37-38页
4.1.3 模型构建
第38页
4.1.4 子模型评估
第38-39页
4.2 主模型构建
第39-42页
4.2.1 主模型参数选取
第40页
4.2.2 主模型的构建思路
第40-41页
4.2.3 模型构建
第41-42页
4.2.4 主模型评估
第42页
4.3 模型调参
第42-47页
4.4 本章小结
第47-49页
第5章 火电机组模型架构设计
第49-62页
5.1 实时数据的存储
第50页
5.2 定时任务及部署任务相关
第50-52页
5.2.1 定时任务
第50-51页
5.2.2 子进程执行程序
第51-52页
5.2.3 信号机制
第52页
5.3 自动化稳态提取以及特征向量构建
第52-54页
5.3.1 定时数据的导出
第53页
5.3.2 定时特征数据生成及测试
第53-54页
5.4 自动化模型训练
第54-57页
5.4.1 子模型的定时训练模块和测试
第55-56页
5.4.2 主模型训练样本生成
第56页
5.4.3 主模型训练
第56页
5.4.4 模型的批量训练
第56-57页
5.5 自动化模型部署
第57-61页
5.5.1 基于web服务的模型预测方案
第57-58页
5.5.2 自动化模型服务部署
第58页
5.5.3 线下测试方案
第58-61页
5.6 本章小结
第61-62页
第6章 总结
第62-64页
6.1 结论
第62页
6.2 下一步工作与展望
第62-64页
参考文献
第64-70页
在读硕士期间取得的科研成果
第70-71页
致谢
第71页
本篇论文共
71
页,
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