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基于负荷预测的冰蓄冷空调系统运行策略研究

中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第9-17页
    1.1 选题背景第9页
    1.2 冰蓄冷空调发展史第9-10页
    1.3 国内外研究概况及关键技术第10-14页
        1.3.1 国内外负荷预测的研究第10-11页
        1.3.2 优化调控策略的研究第11-14页
    1.4 研究的目的及意义第14页
    1.5 课题研究的内容及技术路线第14-17页
        1.5.1 研究内容第14-15页
        1.5.2 技术路线第15-17页
2 冰蓄冷空调系统的技术概况第17-25页
    2.1 冰蓄冷技术概念第17-18页
        2.1.1 蓄冷率第17-18页
        2.1.2 蓄冰率和融冰率第18页
        2.1.3 蓄冷特性与释冷特性第18页
    2.2 蓄冰技术分类第18-19页
        2.2.1 外融冰式蓄冷系统第19页
        2.2.2 内融冰式蓄冷系统第19页
        2.2.3 制冰滑落式冰蓄冷系统第19页
        2.2.4 封装冰蓄冷系统第19页
    2.3 蓄冰策略第19-20页
        2.3.1 全量蓄冷策略第19-20页
        2.3.2 分量蓄冷策略第20页
        2.3.3 均衡负荷蓄冷策略第20页
        2.3.4 限制电功率需求运行策略第20页
    2.4 运行策略第20-21页
        2.4.1 制冷主机优先策略第20-21页
        2.4.2 融冰优先策略第21页
        2.4.3 优化控制策略第21页
    2.5 冰蓄冷系统常用的形式第21-22页
    2.6 小结第22-25页
3 项目概况和现场数据获取第25-37页
    3.1 项目信息第25页
    3.2 空调冷热源系统第25-27页
        3.2.1 主机配置第25页
        3.2.2 蓄冰设备配置第25-26页
        3.2.3 换热器配置第26页
        3.2.4 水/乙二醇溶液系统设计第26-27页
    3.3 现场测试情况第27-35页
        3.3.1 制冷机组的测试第28-29页
        3.3.2 板式换热器的测试第29-31页
        3.3.3 用户负荷的测试第31-32页
        3.3.4 江水温度的测试第32-35页
    3.4 小结第35-37页
4 基于BP神经网络的负荷预测第37-61页
    4.1 人工神经网络的基本原理第37-43页
        4.1.1 人工神经元模型第37-38页
        4.1.2 BP神经网络的结构第38-39页
        4.1.3 BP神经网络学习规则第39-42页
        4.1.4 BP神经网络的局限性第42-43页
    4.2 基于遗传算法的神经网路参数的设定第43-47页
        4.2.1 遗传算法的基本原理第43页
        4.2.2 遗传算法的操作第43-47页
    4.3 遗传算法优化BP神经网络第47-49页
    4.4 优化结果及预测模型的性能分析第49-51页
        4.4.1 数据的来源第49页
        4.4.2 神经网络输入、输出变量的选取第49-50页
        4.4.3 预测模型性能的评价指标第50-51页
    4.5 BP神经网路的训练与仿真第51-58页
    4.6 小结第58-61页
5 冰蓄冷空调系统的优化控制策略第61-83页
    5.1 最优化方法第61页
    5.2 动态规划第61-62页
        5.2.1 动态规划的基本概念和基本思路第61-62页
    5.3 冰蓄冷空调系统的最优化数学模型第62-71页
        5.3.1 最佳蓄冷率的确定第62-63页
        5.3.2 机组的数学模型第63-66页
        5.3.3 输配系统能耗的数学模型第66-69页
        5.3.4 蓄冰设备的数学模型第69-71页
    5.4 优化控制策略第71-80页
        5.4.1 100%设计日负荷运行策略第73-75页
        5.4.2 75%设计日负荷运行策略第75-77页
        5.4.3 50%设计日负荷运行策略第77-79页
        5.4.4 25%设计日负荷运行策略第79-80页
    5.5 控制逻辑第80-81页
    5.6 小结第81-83页
6 冰蓄冷空调系统经济性分析第83-91页
    6.1 冰蓄冷空调系统的投资回收期法第83页
    6.2 冰蓄冷空调系统和常规空调系统初投资对比分析第83-84页
    6.3 冰蓄冷空调系统和常规空调系统运行费用对比分析第84-89页
        6.3.1 100%设计日负荷运行费用分析第85-86页
        6.3.2 75%设计日负荷运行费用分析第86页
        6.3.3 50%设计日负荷运行费用分析第86-87页
        6.3.4 25%设计日负荷运行费用分析第87页
        6.3.5 蓄冰系统“削峰填谷”能力和经济性分析第87-89页
    6.4 小结第89-91页
7 结论与展望第91-93页
    7.1 主要工作与结论第91-92页
    7.2 展望第92-93页
致谢第93-95页
参考文献第95-99页
附录第99页
    A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第99页
    B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研工作第99页

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