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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

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