| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外机组调峰经济性研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要工作内容 | 第11-12页 |
| 第2章 研究数据获取分析 | 第12-24页 |
| 2.1 云南电网火力机组煤耗在线监测系统 | 第12-17页 |
| 2.1.1 系统功能架构 | 第12-13页 |
| 2.1.2 系统部署架构 | 第13页 |
| 2.1.3 系统技术架构 | 第13-15页 |
| 2.1.4 系统应用情况 | 第15-17页 |
| 2.2 大数据来源 | 第17-20页 |
| 2.2.1 选取研究机组 | 第17-18页 |
| 2.2.2 选取研究参数 | 第18-20页 |
| 2.3 数据预处理 | 第20-23页 |
| 2.3.1 数据清理 | 第21-22页 |
| 2.3.2 数据规约 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 属性模糊聚类及关联规则算法分析 | 第24-36页 |
| 3.1 属性模糊聚类分析 | 第24-28页 |
| 3.1.1 属性模糊聚类分析的基本理论 | 第24-25页 |
| 3.1.2 属性模糊聚类分析的步骤 | 第25-26页 |
| 3.1.3 属性模糊聚类应用实例 | 第26-28页 |
| 3.2 关联规则算法分析 | 第28-35页 |
| 3.2.1 关联规则概念 | 第28-29页 |
| 3.2.2 关联规则Apriori算法 | 第29-30页 |
| 3.2.3 多维关联规则概念及算法流程 | 第30-32页 |
| 3.2.4 多维关联规则应用实例 | 第32-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 数据挖掘在调峰经济性研究中的应用 | 第36-51页 |
| 4.1 不同边界条件时机组热耗率分析 | 第36-46页 |
| 4.1.1 195MW~225MW负荷时热耗率参数分析 | 第39-40页 |
| 4.1.2 165MW~195MW负荷时热耗率参数分析 | 第40-41页 |
| 4.1.3 135MW~165MW负荷时热耗率参数分析 | 第41-42页 |
| 4.1.4 105MW~135MW负荷时热耗率参数分析 | 第42-43页 |
| 4.1.5 不同边界条件时机组热耗率分析结果 | 第43-46页 |
| 4.2 不同负荷时汽轮机缸效率分析 | 第46-49页 |
| 4.2.1 汽轮机缸效率参数分析 | 第46-47页 |
| 4.2.2 不同负荷时缸效率分析结果 | 第47-49页 |
| 4.3 不同负荷时加热器端差分析 | 第49-50页 |
| 4.3.1 加热器端差分析 | 第49页 |
| 4.3.2 不同负荷时端差分析结果 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 结论与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
