智能风电预警平台的关键技术研究与应用

目录

声明

1 绪论

1.1 课题背景与意义

1.2 国内外研究现状分析

1.3 研究内容

1.4 论文组织结构

2 相关理论和技术

2.1 深度学习简介

2.1.1 TensorFlow 框架

2.1.2 长短时记忆网络

2.2 相关架构介绍

2.2.1 Angular 架构

2.2.2 SpringBoot 架构

2.3 本章小结

3 智能风电预警平台需求分析

3.1 项目背景

3.2 项目功能性需求分析

3.3 项目非功能性需求分析

3.3.1 系统性能需求

3.3.2 系统安全需求

3.3.3 系统环境需求

3.4 本章小结

4 系统设计

4.1 拓扑结构设计

4.2 逻辑结构设计

4.3 系统功能模块设计

4.3.1 数据调度模块

4.3.2 预警信息管理模块

4.3.3 预警模型模块

4.3.4 数据库结构设计

4.3.5 数据接口服务模块

4.4 本章小结

5 系统实现的关键技术

5.1 数据调度算法

5.2 预警模型规则配置算法

5.3 Angular架构的实现

5.3.1 界面布局的实现

5.3.2 路由跳转的实现

5.4 数据接口的实现

5.5 基于LSTM的风机故障预警模型

5.5.1 模型构建

5.5.2 模型优化

5.5.3 模型训练

5.5.4 仿真实验

5.5.5 对比模型

5.5.6 实验结果分析

5.6 本章小结

6 系统实现结果展示

6.1 数据调度结果展示

6.2 系统的数据呈现

6.3 本章小结

7 结论与展望

7.1 结论

7.2 展望

参考文献

个人简历与在校期间的研究成果

个人简历

在学期间的研究成果

致谢