第1章 概述 11.1 抽水蓄能電站時序數(shù)據(jù) 11.2 時序數(shù)據(jù)分析處理研究現(xiàn)狀 31.3 對時序數(shù)據(jù)的探索歷程 51.3.1 基于DataWorks的（時序）數(shù)據(jù)分析 71.3.2 自主構建時序數(shù)據(jù)分析環(huán)境的時序數(shù)據(jù)分析 81.4 全文主旨思想 10第2章 時序數(shù)據(jù)業(yè)務場景分析 122.1 設備動作監(jiān)測場景分析 132.2 設備運行參數(shù)監(jiān)測場景分析 152.3 設備整體狀態(tài)監(jiān)測場景分析 172.4 本章小結 18第3章 運行巡檢實時分析技術 203.1 業(yè)務需求分析 20第1章 概述 11.1 抽水蓄能電站時序數(shù)據(jù) 11.2 時序數(shù)據(jù)分析處理研究現(xiàn)狀 31.3 對時序數(shù)據(jù)的探索歷程 51.3.1 基于DataWorks的（時序）數(shù)據(jù)分析 71.3.2 自主構建時序數(shù)據(jù)分析環(huán)境的時序數(shù)據(jù)分析 81.4 全文主旨思想 10第2章 時序數(shù)據(jù)業(yè)務場景分析 122.1 設備動作監(jiān)測場景分析 132.2 設備運行參數(shù)監(jiān)測場景分析 152.3 設備整體狀態(tài)監(jiān)測場景分析 172.4 本章小結 18第3章 運行巡檢實時分析技術 203.1 業(yè)務需求分析 203.2 設備動作一致性數(shù)據(jù)巡檢 213.2.1 場景描述 213.2.2 實現(xiàn)方法 213.2.3 實例解析 283.2.4 小結 363.3 設備狀態(tài)一致性數(shù)據(jù)巡檢 373.3.1 場景描述 373.3.2 實現(xiàn)方法 373.3.3 實例解析 433.3.4 小結 563.4 電站測點越限數(shù)據(jù)巡檢 573.4.1 場景描述 573.4.2 實現(xiàn)方法 583.4.3 實例解析 593.4.4 小結 733.5 電站音視頻流數(shù)據(jù)巡檢 733.5.1 場景描述 733.5.2 實現(xiàn)方法 753.5.3 實例解析 843.6 本章小結 86第4章 缺陷與故障實時分析技術 884.1 業(yè)務需求分析 884.2 設備啟停頻次與運行時長實時分析 894.2.1 場景描述 894.2.2 實現(xiàn)方法 904.2.3 實例解析 954.2.4 小結 1004.3 設備模擬量趨勢實時分析 1014.3.1 場景描述 1014.3.2 實現(xiàn)方法 1024.3.3 實例解析 1034.3.4 小結 1164.4 本章小結 116第5章 實時分析技術集成-設備健康度評價 1175.1 設備健康度評價技術原理 1175.2 設備健康度評價技術方法 1185.3 設備健康度評價技術實例 1225.4 本章小結 127第6章 時序數(shù)據(jù)分析技術路線 1296.1 技術路線 1296.2 環(huán)境構成 1306.3 基礎設施 1336.3.1 Hadoop 1346.3.2 Zookeeper 1406.3.3 Kafka 1426.3.4 Flink 1446.3.5 關系數(shù)據(jù)庫 1476.3.6 TDEngine 1486.3.7 Flume 1496.4 分析平臺 1516.4.1 數(shù)據(jù)集成 1526.4.2 數(shù)據(jù)開發(fā)和運維 1556.4.3 數(shù)據(jù)服務 1586.4.4 API網關 1606.4.5 數(shù)據(jù)可視化 1626.4.6 消息中心 1636.4.7 報表工具 1656.4.8 認證中心 1666.4.9 其他輔助模塊 1776.5 領域模型 1796.5.1 建模概念 1796.5.2 建模工具 1816.5.3 領域模型實例 1836.6 個性化應用實例 1876.6.1 應用框架 1886.6.2 動態(tài)規(guī)則支持 1896.6.3 使用Aviator表達式 1906.6.4 觸發(fā)條件 1926.6.5 重跑機制 1936.6.6 中心-邊緣部署 1976.7 本章小結 198第7章 總結 200