| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 冷热电联供多目标优化的国内外研究历史与现状 | 第13-14页 |
| 1.2.1 冷热电联供应用现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 冷热电联供优化方法研究现状 | 第14页 |
| 1.3 本文的研究内容及创新点 | 第14-16页 |
| 1.4 小结 | 第16-17页 |
| 第二章 冷热电联供多目标优化相关技术 | 第17-28页 |
| 2.1 冷热电联供系统简介 | 第17-19页 |
| 2.1.1 燃气轮机 | 第18页 |
| 2.1.2 余热锅炉 | 第18-19页 |
| 2.1.3 吸收式制冷机 | 第19页 |
| 2.1.4 电制冷机 | 第19页 |
| 2.2 冷热电联供多目标优化策略 | 第19-21页 |
| 2.2.1 设备性能优化 | 第19页 |
| 2.2.2 系统设备配置优化 | 第19-21页 |
| 2.3 多目标优化技术 | 第21-27页 |
| 2.3.1 优化问题的分类 | 第21页 |
| 2.3.2 多目标优化问题的描述 | 第21-22页 |
| 2.3.3 多目标优化问题的求解算法 | 第22-27页 |
| 2.3.3.1 多目标进化算法 | 第22-25页 |
| 2.3.3.2 多目标模拟退火算法 | 第25-26页 |
| 2.3.3.3 多目标蚁群算法 | 第26页 |
| 2.3.3.4 多目标粒子群算法 | 第26-27页 |
| 2.4 小结 | 第27-28页 |
| 第三章 冷热电联供系统模型 | 第28-45页 |
| 3.1 运营策略 | 第28-31页 |
| 3.1.1 以电定热模型 | 第28-30页 |
| 3.1.2 以热定电模型 | 第30-31页 |
| 3.2 评价指标模型 | 第31-33页 |
| 3.2.1 基础燃料消耗评价模型 | 第31页 |
| 3.2.2 运营费用评价模型 | 第31-32页 |
| 3.2.3 污染排放评价模型 | 第32页 |
| 3.2.4 综合评价模型 | 第32-33页 |
| 3.3 多目标评价模型 | 第33-44页 |
| 3.3.1 多目标优化问题的定义 | 第33页 |
| 3.3.2 多目标优化的基本概念 | 第33-37页 |
| 3.3.2.1 支配 | 第33-34页 |
| 3.3.2.2 Pareto最优解 | 第34页 |
| 3.3.2.3 Pareto前沿 | 第34-35页 |
| 3.3.2.4 多目标优化问题解集评价指标 | 第35-37页 |
| 3.3.3 冷热电联供的多目标评价模型 | 第37-44页 |
| 3.3.3.1 目标函数的决策变量 | 第38-40页 |
| 3.3.3.2 设备每月实际运行负荷 | 第40-42页 |
| 3.3.3.3 燃料消耗目标函数 | 第42-43页 |
| 3.3.3.4 运营利润目标函数 | 第43页 |
| 3.3.3.5 污染排放目标函数 | 第43-44页 |
| 3.3.3.6 冷热电联供的多目标评价模型的建立 | 第44页 |
| 3.4 小结 | 第44-45页 |
| 第四章 冷热电联供多目标优化问题的求解 | 第45-69页 |
| 4.1 冷热电联供多目标优化问题的求解过程 | 第45-46页 |
| 4.2 多目标人工鱼群算法 | 第46-63页 |
| 4.2.1 视觉 | 第46-47页 |
| 4.2.2 鱼群行为 | 第47-48页 |
| 4.2.3 基本人工鱼群算法 | 第48-56页 |
| 4.2.3.1 人工鱼个体模型的实现 | 第48-49页 |
| 4.2.3.2 个体行为描述 | 第49-55页 |
| 4.2.3.3 算法流程 | 第55-56页 |
| 4.2.4 多目标人工鱼群算法 | 第56-63页 |
| 4.2.4.1 适应值比较方法 | 第57页 |
| 4.2.4.2 个体行为 | 第57-60页 |
| 4.2.4.3 多目标人工鱼群算法流程 | 第60-61页 |
| 4.2.4.4 外部集 | 第61-63页 |
| 4.3 求解算法的整体流程 | 第63-64页 |
| 4.4 实验 | 第64-68页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第64页 |
| 4.4.2 参数设置 | 第64-66页 |
| 4.4.3 实验分析与比较 | 第66-68页 |
| 4.5 小结 | 第68-69页 |
| 第五章 冷热电联供多目标优化问题的求解 | 第69-78页 |
| 5.1 系统模块 | 第69页 |
| 5.2 负荷预测模块 | 第69-72页 |
| 5.2.1 负荷预测功能模块 | 第70页 |
| 5.2.2 负荷预测模块的实现 | 第70-72页 |
| 5.3 多目标优化模块 | 第72-75页 |
| 5.3.1 多目标优化模块的主要功能 | 第72页 |
| 5.3.2 多目标优化模块的实现 | 第72-75页 |
| 5.4 系统测试 | 第75-77页 |
| 5.4.1 负荷预测模块测试 | 第75-76页 |
| 5.4.2 多目标优化模块测试 | 第76-77页 |
| 5.5 小结 | 第77-78页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 全文总结 | 第78页 |
| 6.2 展望 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第84-85页 |