基于AGC的火电厂厂级负荷优化分配系统研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-11页 |
| ·自动发电控制 AGC 的提出 | 第6-7页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| ·AGC 调度方式存在的问题 | 第7页 |
| ·设置厂级负荷优化分配系统的可行性 | 第7-8页 |
| ·厂级负荷分配系统国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本论文主要研究工作 | 第9-11页 |
| 第二章 AGC 系统概述 | 第11-16页 |
| ·AGC 主站系统 | 第12-13页 |
| ·AGC 信息传输系统 | 第13-14页 |
| ·AGC 电厂控制系统 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 厂级负荷优化分配系统的设计 | 第16-20页 |
| ·电厂 AGC 控制形式 | 第16-17页 |
| ·厂级负荷优化分配系统设计 | 第17-19页 |
| ·全厂负荷优化分配 | 第17-18页 |
| ·厂级负荷优化分配系统的其他功能 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第四章 基于神经网络的煤耗特性模型的在线确定 | 第20-33页 |
| ·人工神经网络概述 | 第20-22页 |
| ·BP 网络模型及学习算法 | 第22-26页 |
| ·BP 算法介绍 | 第22-25页 |
| ·BP 网络学习算法改进 | 第25-26页 |
| ·神经网络输入变量的选取 | 第26-32页 |
| ·机组煤耗量影响因素分析 | 第26-28页 |
| ·影响锅炉效率的因素分析 | 第26-28页 |
| ·影响汽轮机热耗量的因素分析 | 第28页 |
| ·灰色关联分析法 | 第28-31页 |
| ·灰色关联分析法用于煤耗特性模型输入变量的确定 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第五章 厂级负荷优化分配数学模型的建立 | 第33-42页 |
| ·以煤耗特性为基础的负荷经济分配模型 | 第33-34页 |
| ·满足快速性的负荷分配模型 | 第34-35页 |
| ·基于模糊规划方法的多目标负荷优化分配模型 | 第35-41页 |
| ·模糊对称规划 | 第35-37页 |
| ·单目标模糊对称规划 | 第35-36页 |
| ·多目标多约束模糊对称规划 | 第36-37页 |
| ·不同论域的多目标多约束模糊对称规划 | 第37页 |
| ·多目标负荷优化分配模型的建立 | 第37-41页 |
| ·隶属函数的确定 | 第38-39页 |
| ·负荷优化分配模型的建立 | 第39-40页 |
| ·权值的确定 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第六章 人工免疫算法 | 第42-48页 |
| ·免疫算法概述 | 第42-43页 |
| ·人工免疫算法与遗传算法比较 | 第43-47页 |
| ·人工免疫算法步骤 | 第44-45页 |
| ·算例分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第七章 仿真实验及结果分析 | 第48-55页 |
| ·各机组煤耗特性模型建立 | 第49-51页 |
| ·机组负荷优化分配模型建立 | 第51-52页 |
| ·机组负荷优化分配运算 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第八章 结论 | 第55-57页 |
| ·结论 | 第55-56页 |
| ·研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第61页 |
