《抽水蓄能電站建設(shè)與運(yùn)營(yíng)實(shí)務(wù)之大數(shù)據(jù)與智能運(yùn)維》

《抽水蓄能電站建設(shè)與運(yùn)營(yíng)實(shí)務(wù)之大數(shù)據(jù)與智能運(yùn)維》
課程提綱：
一、在ETL基礎(chǔ)上構(gòu)建環(huán)境、設(shè)備和軟硬件知識(shí)圖譜；
a)時(shí)實(shí)采集、時(shí)實(shí)傳輸、時(shí)實(shí)分析、數(shù)據(jù)中心化或云存儲(chǔ)；
b)CMDB數(shù)據(jù)構(gòu)建流程和物理設(shè)備關(guān)系鏈連接；
c)數(shù)據(jù)治理及資產(chǎn)管理制度化必要性。
二、抽水蓄能智能指標(biāo)體系建設(shè)及標(biāo)準(zhǔn)化；
a)建立五級(jí)調(diào)控指標(biāo)體系；
b)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)和時(shí)間顆粒度的確定；
c)數(shù)據(jù)指標(biāo)清洗、過濾、權(quán)重關(guān)系及元數(shù)據(jù)提取。
三、大規(guī)模運(yùn)營(yíng)告警收斂和根因定位；
a)指標(biāo)總量搜索定位；
b)海量的多維時(shí)間序列不同指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；
c)異常事件、運(yùn)行日志和環(huán)境配置根因三階段。
四、專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)模型體系化建立規(guī)則引擎(Drools)；
a)專家流程表單轉(zhuǎn)化匹配、規(guī)則和執(zhí)行原則；
b)規(guī)則引擎適用的環(huán)境和具有的特征。
五、人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能化運(yùn)營(yíng)管理中的應(yīng)用。
a)決策樹和隨機(jī)森林；
b)線性回歸和邏輯回歸；
c)機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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