| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-29页 |
| ·课题背景及研究的目的和意义 | 第15-22页 |
| ·我国能源生产与消费现状 | 第15-16页 |
| ·我国能源生产与消费特点 | 第16-19页 |
| ·我国电力工业的发展现状 | 第19-21页 |
| ·本文选题的意义 | 第21-22页 |
| ·本课题国内外研究现状 | 第22-25页 |
| ·电站热力系统节能理论的研究现状 | 第22-23页 |
| ·电站热力系统运行优化研究现状 | 第23-25页 |
| ·本文主要的研究内容 | 第25-27页 |
| ·基于图论的通用电站热力系统节能分析模型 | 第25-27页 |
| ·电站热力系统实时分析与运行优化仿真平台研究 | 第27页 |
| ·动态数据流模糊关联规则挖掘算法研究 | 第27页 |
| ·基于动态数据挖掘的电站热力系统运行优化方法研究 | 第27页 |
| ·论文内容安排 | 第27-29页 |
| 第2章 基于图论的通用电站热力系统节能分析模型 | 第29-55页 |
| ·图论概述 | 第29-32页 |
| ·图的基本概念 | 第32-33页 |
| ·图的矩阵表示 | 第33-34页 |
| ·基于图论的通用电站热力系统节能分析模型 | 第34-54页 |
| ·电站热力系统的抽象化 | 第34-35页 |
| ·电站热力系统的划分原则及图的表示 | 第35-38页 |
| ·一次再热机组热力系统的图的矩阵表示 | 第38-40页 |
| ·不同类型电站热力系统比较 | 第40-43页 |
| ·二次再热机组热力系统的图的表示及其矩阵表达 | 第43-45页 |
| ·核电机组热力系统的图的表示及其矩阵表达 | 第45-47页 |
| ·第四类辅助汽水成分分类处理 | 第47页 |
| ·电站热力系统循环热效率方程 | 第47-50页 |
| ·电站燃料消耗率及燃料微分变动方程 | 第50-51页 |
| ·电站热力系统辅助汽水定量分析模型 | 第51-52页 |
| ·实例分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第3章 电站热力系统实时分析与运行优化仿真平台研究 | 第55-69页 |
| ·基于仿真技术的系统优化研究 | 第55-60页 |
| ·基于仿真技术的系统优化研究简介 | 第55-56页 |
| ·基于仿真技术的系统优化研究的适用对象 | 第56页 |
| ·基于仿真技术的系统优化研究的分类及其研究现状 | 第56-59页 |
| ·基于仿真技术的系统优化研究的发展方向 | 第59-60页 |
| ·基于仿真技术的电站热力系统运行优化研究思路 | 第60-61页 |
| ·基于STS仿真支撑系统的建模方法 | 第61-64页 |
| ·数字计算方法 | 第61页 |
| ·仿真支撑系统 | 第61-62页 |
| ·公用函数库 | 第62页 |
| ·生产过程算法库 | 第62-63页 |
| ·仿真模型 | 第63页 |
| ·建模方法和过程 | 第63-64页 |
| ·电站热力系统实时分析与运行优化仿真平台的体系结构 | 第64-65页 |
| ·电站热力系统实时分析与运行优化仿真平台的子系统 | 第65-68页 |
| ·电站仿真平台 | 第65页 |
| ·虚拟DCS平台 | 第65-66页 |
| ·电站热力系统运行优化目标值实时获取系统 | 第66页 |
| ·可组态的在线能耗分析评估系统 | 第66-67页 |
| ·运行优化调整专家知识库 | 第67-68页 |
| ·电站热力系统实时分析与运行优化仿真平台的功能 | 第68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第4章 动态数据流模糊关联规则挖掘算法研究 | 第69-101页 |
| ·数据挖掘概述 | 第69-73页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第69-70页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第70页 |
| ·数据挖掘过程 | 第70-71页 |
| ·数据挖掘常用的方法和技术 | 第71-73页 |
| ·数据预处理 | 第73-76页 |
| ·数据清理 | 第73-74页 |
| ·数据转换 | 第74-75页 |
| ·数据归约 | 第75-76页 |
| ·动态数据挖掘技术 | 第76-83页 |
| ·动态数据挖掘技术的产生背景 | 第76-77页 |
| ·动态数据挖掘的相关概念 | 第77-78页 |
| ·动态数据挖掘系统的体系结构 | 第78-79页 |
| ·动态数据流挖掘 | 第79-80页 |
| ·数据流的处理方法 | 第80-83页 |
| ·关联规则挖掘 | 第83-86页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第83-84页 |
| ·关联规则的分类 | 第84-85页 |
| ·关联规则挖掘的步骤 | 第85-86页 |
| ·静态数据关联规则挖掘 | 第86-89页 |
| ·经典布尔型关联规则挖掘算法 | 第86-88页 |
| ·数量关联规则挖掘 | 第88-89页 |
| ·动态数据流布尔关联规则挖掘 | 第89-94页 |
| ·动态数据流模糊关联规则挖掘 | 第94-97页 |
| ·模糊支持度和模糊置信度 | 第95页 |
| ·重要性及兴趣度评价 | 第95-96页 |
| ·改进动态数据流模糊关联规则挖掘算法 | 第96-97页 |
| ·应用实例 | 第97-99页 |
| ·本章小结 | 第99-101页 |
| 第5章 基于动态数据挖掘的电站热力系统运行优化 | 第101-121页 |
| ·电站热力系统运行优化 | 第101-102页 |
| ·数据挖掘与电站热力系统运行优化 | 第102-103页 |
| ·基于动态数据挖掘的电站热力系统运行优化 | 第103-105页 |
| ·基于动态数据挖掘的电站热力系统运行优化系统的体系结构 | 第103-105页 |
| ·基于动态数据挖掘的电站热力系统运行优化研究需要注意的问题 | 第105页 |
| ·基于动态数据挖掘的运行优化目标值的确定方法 | 第105-110页 |
| ·火电机组的运行优化目标值概述 | 第105-107页 |
| ·动态数据挖掘的目标函数 | 第107-108页 |
| ·动态数据流中的数据选择与数据预处理 | 第108页 |
| ·挖掘过程与结果 | 第108-110页 |
| ·基于静态与动态数据挖掘相结合的最经济煤种决策方法 | 第110-120页 |
| ·当前我国发电企业燃煤采购现状 | 第111页 |
| ·煤质变化对火电厂运营成本影响因素分析 | 第111-112页 |
| ·发电企业复合燃煤使用成本计算方法 | 第112-115页 |
| ·基于静态与动态数据挖掘相结合的最经济煤种决策原理 | 第115-116页 |
| ·应用实例 | 第116-119页 |
| ·总结 | 第119-120页 |
| ·本章小结 | 第120-121页 |
| 第6章 结论与展望 | 第121-124页 |
| 参考文献 | 第124-134页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第134-136页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第136-137页 |
| 致谢 | 第137-138页 |
| 作者简介 | 第138页 |
