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能源管理系统优化与设计

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 课题背景第10-11页
        1.1.1 能源背景第10页
        1.1.2 研究背景第10-11页
    1.2 能源管理系统研究意义第11-12页
    1.3 能源管理系统国内外研究现状第12-14页
    1.4 本文主要工作及组织结构第14-16页
        1.4.1 本文主要工作第14页
        1.4.2 本文组织结构第14-16页
第二章 能源管理系统结构与功能第16-24页
    2.1 能源管理系统构成第16-17页
        2.1.1 系统结构第16-17页
        2.1.2 能源管理系统软件结构第17页
    2.2 采集模块第17-20页
        2.2.1 采集系统结构第18页
        2.2.2 采集系统功能第18-19页
        2.2.3 采集系统模型层次第19页
        2.2.4 CRC检错码第19-20页
    2.3 监控模块第20-21页
    2.4 能源管理模块第21-23页
    2.5 本章小结第23-24页
第三章 基于小波包和神经网络方法的企业电力负荷预测第24-46页
    3.1 电力负荷预测第24-31页
        3.1.1 企业电力负荷预测意义第24页
        3.1.2 电力负荷预测的方法第24-30页
        3.1.3 企业负荷分析和预测方法第30-31页
    3.2 小波分析第31-33页
        3.2.1 小波分析的基本理论第31-32页
        3.2.2 多分辨率分析第32页
        3.2.3 MALLAT算法第32-33页
    3.3 正交小波包第33-39页
        3.3.1 正交小波包的定义第34页
        3.3.2 小波包空间的分解第34页
        3.3.3 小波包的算法和小基波的选择第34-39页
    3.4 基于小波分析的电力负荷预测方法第39-40页
    3.5 基于小波包和神经网络算法的企业电力负荷预测方法第40-45页
    3.6 本章小结第45-46页
第四章 基于模糊控制的需量控制管理第46-64页
    4.1 需量控制管理第46-49页
        4.1.1 企业负荷分类第46-47页
        4.1.2 需量管理控制方法第47页
        4.1.3 需量管理控制算法第47-49页
    4.2 需量控制方法改进第49页
    4.3 模糊控制方法第49-53页
        4.3.1 模糊集合和隶属函数第50页
        4.3.2 模糊集合的操作第50-51页
        4.3.3 模糊关系及其合成第51-52页
        4.3.4 模糊逻辑规则和推理第52-53页
    4.4 模糊控制系统结构和原理第53-55页
        4.4.1 模糊控制系统结构第53-54页
        4.4.2 模糊控制系统原理第54-55页
    4.5 基于模糊控制的需量控制算法第55-63页
        4.5.1 数据模糊化第55-58页
        4.5.2 模糊规则的建立第58-59页
        4.5.3 近似推理第59-60页
        4.5.4 输出量清晰化第60-62页
        4.5.5 需量控制流程第62-63页
    4.6 本章小结第63-64页
第五章 基于模糊控制的企业用电成本优化第64-76页
    5.1 电费优化调度的目的第64-65页
    5.2 模糊优化第65-68页
        5.2.1 模糊优化概念第65-66页
        5.2.2 模糊优化数学模型建立第66-67页
        5.2.3 模糊优化方法分类第67-68页
    5.3 电费优化模型第68-71页
        5.3.1 目标函数建立第68-70页
        5.3.2 电费优化约束条件第70-71页
    5.4 电费优化目标函数的优化求解第71页
    5.5 基于模糊理论电费优化方法与结果分析第71-74页
    5.6 本章小结第74-76页
第六章 总结与展望第76-78页
    6.1 总结第76页
    6.2 展望第76-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-81页

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