| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 文献综合述评 | 第14页 |
| 1.4 论文主要内容与研究思路 | 第14-16页 |
| 1.4.1 论文主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 论文研究思路 | 第15-16页 |
| 1.5 论文创新点 | 第16-18页 |
| 第2章 火电企业发电过程与能源利用管理现状分析 | 第18-23页 |
| 2.1 火电企业发电过程 | 第18-21页 |
| 2.1.1 火力发电整体流程 | 第18-19页 |
| 2.1.2 火力发电系统构成 | 第19-20页 |
| 2.1.3 火力发电主要设备构成 | 第20-21页 |
| 2.2 火电企业能源利用管理现状分析 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 火电企业能效管理影响因素分析 | 第23-33页 |
| 3.1 能效管理的内涵 | 第23页 |
| 3.2 影响因素提取原则 | 第23-24页 |
| 3.3 影响火力发电能效管理的因素分析 | 第24-31页 |
| 3.3.1 生产运行参数对电厂能效的影响 | 第25-29页 |
| 3.3.2 节能改造技术对能效管理的影响 | 第29-30页 |
| 3.3.3 综合管理水平对能效管理的影响 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 基于云模型与数据包络分析的能效诊断模型 | 第33-42页 |
| 4.1 火电企业能效诊断模型的提出 | 第33-35页 |
| 4.1.1 能效诊断建模问题的提出 | 第33页 |
| 4.1.2 能效诊断建模依据 | 第33-35页 |
| 4.1.3 基于云模型与数据包络分析的能效诊断模型的提出 | 第35页 |
| 4.2 基于云模型和 DEA 的火电企业能效诊断模型构建 | 第35-41页 |
| 4.2.1 基于云的指标量化模型 | 第36-38页 |
| 4.2.2 基于数据包络分析的能效效力诊断模型 | 第38-41页 |
| 4.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 实证研究 | 第42-51页 |
| 5.1 指标选取及数据来源 | 第42页 |
| 5.2 数据的处理 | 第42-46页 |
| 5.2.1 基础数据处理 | 第42-43页 |
| 5.2.2 定性数据处理 | 第43-46页 |
| 5.3 能效诊断及分析 | 第46-50页 |
| 5.3.1 能效诊断 | 第46-48页 |
| 5.3.2 能效诊断结果分析 | 第48-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 结论与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 论文结论 | 第51-52页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |