| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第10-12页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3.1 汽轮机最优运行初压研究的现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 人工神经网络的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.3 智能优化算法的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要研究内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 相关理论知识介绍 | 第19-32页 |
| 2.1 极端学习机 | 第19-20页 |
| 2.2 快速学习网 | 第20-24页 |
| 2.3 汽轮机相关知识 | 第24-26页 |
| 2.3.1 汽轮机的结构 | 第24-25页 |
| 2.3.2 汽轮机的工作原理 | 第25-26页 |
| 2.4 热耗率建模相关知识 | 第26-27页 |
| 2.5 最优运行初压的目标函数建立 | 第27-30页 |
| 2.5.1 最优化运行方式分析 | 第27-29页 |
| 2.5.2 可行压力区间的确定 | 第29-30页 |
| 2.5.3 最优运行初压的数学模型 | 第30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 磷虾群算法及其改进 | 第32-51页 |
| 3.1 磷虾群行为描述 | 第32页 |
| 3.2 磷虾群算法的基本原理 | 第32-36页 |
| 3.2.1 种群位置迁移引起的个体游动 | 第33-34页 |
| 3.2.2 觅食行为 | 第34-35页 |
| 3.2.3 磷虾个体的随机扩散 | 第35-36页 |
| 3.2.4 磷虾群算法的主要步骤 | 第36页 |
| 3.3 修正的磷虾群算法 | 第36-39页 |
| 3.3.1 基于反向学习自适应的磷虾群算法(OAKH) | 第36-38页 |
| 3.3.2 改进的OAKH算法(A-OAKH) | 第38-39页 |
| 3.4 仿真实验及结果分析 | 第39-50页 |
| 3.4.1 标准测试函数 | 第39-41页 |
| 3.4.2 参数设置 | 第41-42页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第42-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于快速学习网的汽轮机热耗率建模 | 第51-60页 |
| 4.1 汽轮机热耗率影响因素分析及模型参数的选取 | 第51-53页 |
| 4.1.1 影响汽轮机热耗率的因素 | 第51-52页 |
| 4.1.2 模型参数的选取 | 第52-53页 |
| 4.2 热耗率建模与分析 | 第53-59页 |
| 4.2.1 热耗率模型建立 | 第53-55页 |
| 4.2.2 热耗率的预测及模型性能分析 | 第55-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 汽轮机组最优运行初压研究 | 第60-71页 |
| 5.1 机组调峰运行特性分析 | 第60-63页 |
| 5.1.1 汽轮机运行方式介绍 | 第60-62页 |
| 5.1.2 汽轮机组滑压运行经济性分析 | 第62-63页 |
| 5.2 机组最优运行初压的确定 | 第63-69页 |
| 5.3 本章小节 | 第69-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |