风电场信息化与大数据技术

　　本书包括风电场信息化 和大数据技术两部分，重点 介绍风电场大数据各种技术 ，并结合案例进行分析。全 书分为八章，主要内容包括 风电场信息化建设概述、风 电场物联网构建技术、风电 场信息管理系统、风电场云 计算数据中心、风电场大数 据的存储与管理、风电场大 数据的高效处理、风电场大 数据的分析与挖掘、基于大 数据的风电机组全寿命周期 评估与故障预测技术。 为了方便读者学习和理 解相关内容，本书既有相关 的理论分析，也有相应的实 际应用，以期对从事风电场 的工程技术、研究人员和大 专院校师生有一定帮助。

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序
前言
第1章 风电场信息化建设概述
1.1 风电场信息化建设现状
1.2 风电场信息化总体架构
1.3 风电场信息化建设内容
1.4 本章小结
第2章 风电场物联网构建技术
2.1 风电场智能信息感知
2.2 风电场网络通信
2.3 风电场数据采集和预处理
2.4 本章小结
第3章 风电场信息管理系统
3.1 风电场调度自动化系统
3.2 风电场运维管理系统
3.3 风电场资源管理系统
3.4 风电场物资管理系统
3.5 风电场设备管理系统
3.6 风电场生产管理系统
3.7 风电场安全监察系统
3.8 数据预警系统
3.9 风电场故障专家库系统
3.10 风电场综合管理系统
3.11 本章小结
第4章 风电场云计算数据中心
4.1 概述
4.2 风电场云计算数据中心总体架构
4.3 风电场云计算数据中心基础设施
4.4 风电场云计算数据中心应用层
4.5 风电场云计算数据中心的关键技术
4.6 规划与建设
4.7 风电场云计算数据中心的安全等级保护体系
4.8 本章小结
第5章 风电场大数据的存储与管理
5.1 概述
5.2 风电场大数据的分布式文件系统HDFS
5.3 风电场大数据的分布式数据库HBase
5.4 风电场大数据仓库Hive
5.5 本章小结
第6章 风电场大数据的高效处理
6.1 概述
6.2 分布式并行编程框架
6.3 Spark分布式内存计算框架
6.4 流数据的实时计算
6.5 并行图计算模型
6.6 本章小结
第7章 风电场大数据的分析与挖掘
7.1 概述
7.2 风电场大数据的聚类分析
7.3 风电场大数据的分类方法 …… 第8章 基于大数据的风电机组全寿命周期评估与故障预测技术 附录 参考文献