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集中供热系统换热站负荷预测与控制算法研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 研究的目的及意义第10-11页
    1.2 集中供热的国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 国外集中供热现状第11-12页
        1.2.2 国内集中供热现状第12-13页
    1.3 主要研究内容第13页
    1.4 本章小结第13-14页
第二章 换热站供热系统概述第14-22页
    2.1 换热站供热系统构成及工作原理第14-15页
        2.1.1 换热站供热系统构成第14-15页
        2.1.2 换热站工作原理第15页
    2.2 换热站供热系统特点及控制难点第15-16页
    2.3 换热站集中调节方式第16-21页
        2.3.1 换热站供热系统构成第16-19页
        2.3.2 换热站的运行调节第19-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第三章 换热站热负荷短期预测方法第22-44页
    3.1 热负荷预测必要性及其影响因素第22-23页
        3.1.1 热负荷预测必要性第22页
        3.1.2 热负荷的影响因素第22-23页
    3.2 热负荷预测模型第23-27页
        3.2.1 SVM热负荷预测模型第23-24页
        3.2.2 simple-RNN热负荷预测模型第24-25页
        3.2.3 MLP热负荷预测模型第25-26页
        3.2.4 LSTM热负荷预测模型第26-27页
    3.3 样本数据采集及预处理第27-29页
        3.3.1 气象数据及换热站数据采集第27-29页
        3.3.2 数据的异常值处理第29页
    3.4 基于SD-DNNs的热负荷预测第29-35页
        3.4.1 特征权重学习算法:XGBoost第29-32页
        3.4.2 基于特征权重的SD选择第32-33页
        3.4.3 SD-DNNs供热负荷预测模型第33-35页
    3.5 实验结果及分析第35-42页
        3.5.1 模型性能评估方法第35-36页
        3.5.2 热负荷预测模型结果及分析第36-39页
        3.5.3 改变DNNs层数结果及分析第39-41页
        3.5.4 有无SD步骤的结果及分析第41-42页
    3.6 本章小结第42-44页
第四章 换热站二次回水温度的分析和预测第44-60页
    4.1 二次回水温度分析和预测的原始数据构成第44-47页
        4.1.1 换热站数据第44-47页
        4.1.2 气象数据第47页
    4.2 基于SOFM网络的二次回水温度分析第47-53页
        4.2.1 SOFM算法的基本思想第47-48页
        4.2.2 SOFM聚类算法第48-49页
        4.2.3 基于SOFM的二次回水温度分析流程第49-51页
        4.2.4 实验结果及分析第51-53页
    4.3 二次回水温度预测第53-59页
        4.3.1 二次回水温度预测的特征选择第53-54页
        4.3.2 二次回水温度预测特征集第54-55页
        4.3.3 二次回水温度预测流程第55-56页
        4.3.4 实验结果及分析第56-59页
    4.4 本章小结第59-60页
第五章 换热站智能控制算法及仿真第60-75页
    5.1 换热站参数控制模型第60-64页
        5.1.1 换热站温度控制模型第60-61页
        5.1.2 换热站系统定压及流量控制模型第61-64页
    5.2 基于BP-PID的换热站温度控制算法第64-69页
        5.2.1 传统PID控制算法第64-66页
        5.2.2 BP-PID控制算法设计第66-69页
    5.3 BP-PID控制算法的仿真第69-74页
        5.3.1 换热站系统模型的建立第69-70页
        5.3.2 BP-PID控制算法的仿真第70-74页
    5.4 本章小结第74-75页
第六章 工作总结及展望第75-77页
    6.1 工作总结第75-76页
    6.2 前景展望第76-77页
参考文献第77-81页
发表论文和科研情况说明第81-82页
致谢第82页

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