水泥生产电耗预测与用电负荷优化调度技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·课题的研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状与存在的问题 | 第12-13页 |
| ·电耗预测的国内外研究现状 | 第12页 |
| ·用电负荷优化调度的国内外研究现状 | 第12页 |
| ·目前国内外研究存在的问题 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 水泥生产过程工艺分析及其电耗数据介绍 | 第15-22页 |
| ·水泥生产流程介绍 | 第15-16页 |
| ·水泥生产中的电耗研究 | 第16-19页 |
| ·水泥生产中电耗的构成分布 | 第16-17页 |
| ·水泥生产中电耗的单位指标及标准值 | 第17-19页 |
| ·水泥企业能源数据的特点及采集 | 第19-21页 |
| ·水泥企业能源数据的特点 | 第19页 |
| ·水泥企业能源数据采集系统的原理与实现 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 水泥生产中的电耗预测建模研究 | 第22-41页 |
| ·水泥生产中电耗的影响因素及原理 | 第22-24页 |
| ·生料制备环节的影响因素 | 第22-23页 |
| ·熟料煅烧环节的影响因素 | 第23-24页 |
| ·水泥粉磨环节的影响因素 | 第24页 |
| ·主成分分析法概述 | 第24-29页 |
| ·主成分分析法的基本思想 | 第24-26页 |
| ·主成分分析法的数学模型 | 第26页 |
| ·综合变量互不相关性的数学证明 | 第26-27页 |
| ·主成分分析法的具体步骤 | 第27-29页 |
| ·多元非线性回归预测建模 | 第29-30页 |
| ·多元非线性回归预测算法的建模原理 | 第29-30页 |
| ·多元非线性回归预测算法存在的不足 | 第30页 |
| ·改进的多元非线性回归预测建模 | 第30-34页 |
| ·改进的多元非线性回归预测算法的建模原理 | 第30-32页 |
| ·最小二乘法概述 | 第32-33页 |
| ·改进的多元非线性回归预测算法的优势 | 第33-34页 |
| ·算例分析 | 第34-40页 |
| ·基于主成分分析法的数据预处理 | 第34-36页 |
| ·多元非线性水泥电耗预测建模 | 第36-37页 |
| ·改进的多元非线性水泥电耗预测建模 | 第37-38页 |
| ·仿真结果对比分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 水泥企业用电负荷优化调度研究 | 第41-58页 |
| ·分时电价 | 第41-42页 |
| ·分时电价的提出背景及意义 | 第41页 |
| ·每个时段的电价比 | 第41-42页 |
| ·水泥企业用电负荷优化调度模型的建立 | 第42-44页 |
| ·目标函数 | 第42页 |
| ·负荷分类 | 第42页 |
| ·约束条件 | 第42-44页 |
| ·用电负荷优化调度建模的步骤总结 | 第44页 |
| ·线性规划问题的求解方法 | 第44-49页 |
| ·模式搜索法 | 第44-46页 |
| ·基本思想和原理 | 第44-45页 |
| ·具体步骤 | 第45-46页 |
| ·单纯形法 | 第46-47页 |
| ·基本原理 | 第46页 |
| ·具体步骤 | 第46-47页 |
| ·遗传算法 | 第47-48页 |
| ·基本原理 | 第47页 |
| ·具体步骤 | 第47-48页 |
| ·三种算法的优缺点对比 | 第48-49页 |
| ·算例分析 | 第49-57页 |
| ·问题描述 | 第49页 |
| ·优化调度前的可调节负荷 | 第49-51页 |
| ·区分可调节负荷及其运作时间 | 第49-50页 |
| ·可调节负荷电耗量及电费 | 第50-51页 |
| ·优化调度后的可调节负荷 | 第51-57页 |
| ·优化调度模型的已知数据汇总 | 第51-52页 |
| ·基于Matlab模式搜索法的模型求解 | 第52-53页 |
| ·基于Matlab单纯形法的模型求解 | 第53-55页 |
| ·基于Matlab遗传算法的模型求解 | 第55-56页 |
| ·仿真结果对比分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
