第1章 概述 1
1.1 抽水蓄能電站時序數(shù)據(jù) 1
1.2 時序數(shù)據(jù)分析處理研究現(xiàn)狀 3
1.3 對時序數(shù)據(jù)的探索歷程 5
1.3.1 基于DataWorks的（時序）數(shù)據(jù)分析 7
1.3.2 自主構(gòu)建時序數(shù)據(jù)分析環(huán)境的時序數(shù)據(jù)分析 8
1.4 全文主旨思想 10
第2章 時序數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場景分析 12
2.1 設(shè)備動作監(jiān)測場景分析 13
2.2 設(shè)備運(yùn)行參數(shù)監(jiān)測場景分析 15
2.3 設(shè)備整體狀態(tài)監(jiān)測場景分析 17
2.4 本章小結(jié) 18
第3章 運(yùn)行巡檢實時分析技術(shù) 20
3.1 業(yè)務(wù)需求分析 20
3.2 設(shè)備動作一致性數(shù)據(jù)巡檢 21
3.2.1 場景描述 21
3.2.2 實現(xiàn)方法 21
3.2.3 實例解析 28
3.2.4 小結(jié) 36
3.3 設(shè)備狀態(tài)一致性數(shù)據(jù)巡檢 37
3.3.1 場景描述 37
3.3.2 實現(xiàn)方法 37
3.3.3 實例解析 43
3.3.4 小結(jié) 56
3.4 電站測點(diǎn)越限數(shù)據(jù)巡檢 57
3.4.1 場景描述 57
3.4.2 實現(xiàn)方法 58
3.4.3 實例解析 59
3.4.4 小結(jié) 73
3.5 電站音視頻流數(shù)據(jù)巡檢 73
3.5.1 場景描述 73
3.5.2 實現(xiàn)方法 75
3.5.3 實例解析 84
3.6 本章小結(jié) 86
第4章 缺陷與故障實時分析技術(shù) 88
4.1 業(yè)務(wù)需求分析 88
4.2 設(shè)備啟停頻次與運(yùn)行時長實時分析 89
4.2.1 場景描述 89
4.2.2 實現(xiàn)方法 90
4.2.3 實例解析 95
4.2.4 小結(jié) 100
4.3 設(shè)備模擬量趨勢實時分析 101
4.3.1 場景描述 101
4.3.2 實現(xiàn)方法 102
4.3.3 實例解析 103
4.3.4 小結(jié) 116
4.4 本章小結(jié) 116
第5章 實時分析技術(shù)集成-設(shè)備健康度評價 117
5.1 設(shè)備健康度評價技術(shù)原理 117
5.2 設(shè)備健康度評價技術(shù)方法 118
5.3 設(shè)備健康度評價技術(shù)實例 122
5.4 本章小結(jié) 127
第6章 時序數(shù)據(jù)分析技術(shù)路線 129
6.1 技術(shù)路線 129
6.2 環(huán)境構(gòu)成 130
6.3 基礎(chǔ)設(shè)施 133
6.3.1 Hadoop 134
6.3.2 Zookeeper 140
6.3.3 Kafka 142
6.3.4 Flink 144
6.3.5 關(guān)系數(shù)據(jù)庫 147
6.3.6 TDEngine 148
6.3.7 Flume 149
6.4 分析平臺 151
6.4.1 數(shù)據(jù)集成 152
6.4.2 數(shù)據(jù)開發(fā)和運(yùn)維 155
6.4.3 數(shù)據(jù)服務(wù) 158
6.4.4 API網(wǎng)關(guān) 160
6.4.5 數(shù)據(jù)可視化 162
6.4.6 消息中心 163
6.4.7 報表工具 165
6.4.8 認(rèn)證中心 166
6.4.9 其他輔助模塊 177
6.5 領(lǐng)域模型 179
6.5.1 建模概念 179
6.5.2 建模工具 181
6.5.3 領(lǐng)域模型實例 183
6.6 個性化應(yīng)用實例 187
6.6.1 應(yīng)用框架 188
6.6.2 動態(tài)規(guī)則支持 189
6.6.3 使用Aviator表達(dá)式 190
6.6.4 觸發(fā)條件 192
6.6.5 重跑機(jī)制 193
6.6.6 中心-邊緣部署 197
6.7 本章小結(jié) 198
第7章 總結(jié) 200