基于运行数据的火电机组运行优化研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景及其意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 数据挖掘技术研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 软测量技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 火电机组优化运行发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 数据预处理 | 第13-17页 |
| 2.1 锅炉设备简介 | 第13页 |
| 2.2 稳定工况判断及数据采集 | 第13-15页 |
| 2.2.1 稳定性判断 | 第13-15页 |
| 2.2.2 数据采集 | 第15页 |
| 2.3 过失误差与随机误差的剔除 | 第15-16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第3章 度电成本计算模型 | 第17-27页 |
| 3.1 固定成本计算模型 | 第17-19页 |
| 3.2 变动成本计算模型 | 第19-21页 |
| 3.3 成本分析 | 第21-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 基于SVM的度电成本预测模型 | 第27-45页 |
| 4.1 支持向量回归机算法简介 | 第27-34页 |
| 4.1.1 统计学理论 | 第27-28页 |
| 4.1.2 支持向量机算法 | 第28-34页 |
| 4.2 辅助变量的选取 | 第34-38页 |
| 4.2.1 影响度电成本的因素 | 第34-35页 |
| 4.2.2 选取辅助变量 | 第35-37页 |
| 4.2.3 相关性分析 | 第37-38页 |
| 4.3 模型的建立与结果分析 | 第38-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 度电成本优化模型 | 第45-55页 |
| 5.1 粒子群算法 | 第45-46页 |
| 5.2 混沌粒子群算法 | 第46-48页 |
| 5.2.1 混沌特性 | 第46页 |
| 5.2.2 算法流程 | 第46-48页 |
| 5.2.3 优化模型的建立 | 第48页 |
| 5.3 优化结果分析 | 第48-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 结论 | 第55页 |
| 6.2 工作展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
