| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 电站运监研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 情景分析方法研究现状 | 第12页 |
| 1.2.3 电站运监大数据分析研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.4 电站运监场景分析研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.5 电站海量运监数据可视化研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.6 文本挖掘与决策支持研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 课题研究内容及本人的主要工作 | 第18-19页 |
| 1.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 场景分析与情景分析的理论研究 | 第20-27页 |
| 2.1 情景分析理论研究 | 第20-23页 |
| 2.1.1 情景分析的理论研究 | 第20-22页 |
| 2.1.2 情景分析的方法研究 | 第22-23页 |
| 2.2 场景分析理论研究 | 第23-24页 |
| 2.2.1 场景分析的理论研究 | 第23-24页 |
| 2.2.2 场景分析的方法研究 | 第24页 |
| 2.3 场景分析与情景分析的对比研究 | 第24-25页 |
| 2.4 场景分析在电力生产管理中应用广泛的原因 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 电站运监场景分析的业务需求 | 第27-30页 |
| 3.1 电站关键设备和缺陷综述 | 第27-28页 |
| 3.2 电站运监日志文本描述 | 第28页 |
| 3.3 电站运监场景分析的需求 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 电站运监场景分析 | 第30-46页 |
| 4.1 电站运监日志的场景生成 | 第30-32页 |
| 4.1.1 运监日志预处理 | 第30-31页 |
| 4.1.2 构建场景特征词库 | 第31页 |
| 4.1.3 生成运监场景 | 第31-32页 |
| 4.2 电站运监场景缩减 | 第32-39页 |
| 4.2.1 电站运监场景缩减的业务需求分析 | 第32-33页 |
| 4.2.2 使用LDA主题模型进行场景缩减 | 第33-36页 |
| 4.2.3 基于Spark大数据框架的场景缩减模型分析 | 第36-39页 |
| 4.3 电站运监场景分类 | 第39-45页 |
| 4.3.1 运监场景的语义空间可视化分析 | 第39-41页 |
| 4.3.2 基于LSTM的运监场景分类 | 第41-45页 |
| 4.4 电站运监场景决策支持 | 第45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 场景分析与可视化决策支持系统的设计 | 第46-57页 |
| 5.1 系统总体分析与设计 | 第46-48页 |
| 5.1.1 系统设计目标 | 第46页 |
| 5.1.2 系统功能分析 | 第46页 |
| 5.1.3 系统的技术与信息安全需求分析 | 第46-47页 |
| 5.1.4 技术架构 | 第47-48页 |
| 5.2 系统功能设计 | 第48-56页 |
| 5.2.1 数据管理模块设计 | 第48-50页 |
| 5.2.2 场景分析模块设计 | 第50-53页 |
| 5.2.3 可视化决策支持模块设计 | 第53-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 结论与展望 | 第57-58页 |
| 6.1 结论 | 第57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |