| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.1 国家政策背景 | 第9页 |
| 1.1.2 高校能源现状 | 第9-10页 |
| 1.1.3 节约型校园研究情况 | 第10-11页 |
| 1.2 研究内容 | 第11页 |
| 1.3 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.4.1 能耗统计和调研 | 第12-14页 |
| 1.4.2 能耗预测研究 | 第14-15页 |
| 第二章 校园能耗概况 | 第15-23页 |
| 2.1 校园能耗特点 | 第15页 |
| 2.2 校园能耗概况 | 第15-21页 |
| 2.2.1 校园建筑概况 | 第16-17页 |
| 2.2.2 校园能耗概况 | 第17-20页 |
| 2.2.3 小结 | 第20-21页 |
| 2.3 重点用能系统的确定 | 第21-23页 |
| 第三章 重点用能系统的调研 | 第23-39页 |
| 3.1 调研技术路线 | 第23-24页 |
| 3.2 照明系统 | 第24-29页 |
| 3.2.1 调研内容 | 第24页 |
| 3.2.2 调研方法和步骤 | 第24-25页 |
| 3.2.3 调研对象 | 第25页 |
| 3.2.4 调研结果 | 第25-29页 |
| 3.3 供热系统 | 第29-35页 |
| 3.3.1 调研内容 | 第30-31页 |
| 3.3.2 调研方法 | 第31页 |
| 3.3.3 调研结果 | 第31-35页 |
| 3.4 生活热水系统 | 第35-39页 |
| 3.4.1 调研内容 | 第35-36页 |
| 3.4.2 调研方法 | 第36页 |
| 3.4.3 调研结果 | 第36-39页 |
| 第四章 节能改造与节能潜力分析 | 第39-61页 |
| 4.1 照明系统 | 第39-41页 |
| 4.1.1 光源 | 第39-40页 |
| 4.1.2 开关控制 | 第40-41页 |
| 4.1.3 运行管理策略 | 第41页 |
| 4.2 供热系统 | 第41-54页 |
| 4.2.1 技术路线 | 第41-44页 |
| 4.2.2 围护结构节能潜力分析 | 第44-51页 |
| 4.2.3 实测温度节能潜力分析 | 第51-52页 |
| 4.2.4 运行控制策略节能潜力分析 | 第52-54页 |
| 4.3 生活热水系统 | 第54-56页 |
| 4.3.1 设备替换节能潜力分析 | 第54页 |
| 4.3.2 浴室余热回收节能潜力分析 | 第54-56页 |
| 4.4 综合节能率 | 第56-59页 |
| 4.4.1 技术路线 | 第56-58页 |
| 4.4.2 综合节能率分析 | 第58-59页 |
| 4.5 节能改造路线实施 | 第59-61页 |
| 第五章 校园能耗预测研究 | 第61-73页 |
| 5.1 能耗预测方法概述 | 第61-63页 |
| 5.1.1 时间序列方法 | 第61页 |
| 5.1.2 弹性系数法 | 第61-62页 |
| 5.1.3 回归分析法 | 第62页 |
| 5.1.4 人工神经网络 | 第62-63页 |
| 5.2 基于BP人工神经网络的校园能耗预测模型 | 第63-68页 |
| 5.2.1 BP人工神经网络概述 | 第63页 |
| 5.2.2 影响因素分析 | 第63-67页 |
| 5.2.3 网络结构和参数 | 第67-68页 |
| 5.3 基于MATLAB人工神经网络工具箱的校园能耗预测模型与实现 | 第68-71页 |
| 5.3.1 MATLAB人工神经网络工具箱概述 | 第68-69页 |
| 5.3.2 校园能耗预测网络的模型与实现 | 第69-71页 |
| 5.4 小结 | 第71-73页 |
| 第六章 结论与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 结论 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |