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基于NSGA-Ⅱ多目标遗传算法小型分布式能源系统设计优化

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 本课题研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 分布式能源系统研究现状第11-14页
        1.2.2 分布式能源系统优化设计第14-15页
    1.3 本课题研究内容第15-17页
第2章 用户逐时负荷模拟及负荷特征分析第17-28页
    2.1 逐时动态负荷模拟研究第17页
    2.2 建筑气候分区第17-18页
    2.3 分布式能源系统逐时动态负荷模拟计算第18-23页
        2.3.1 建筑逐时动态负荷模型建立第18-19页
        2.3.2 建筑物外扰的确定第19-21页
        2.3.3 建筑物内扰的确定第21-23页
    2.4 建筑物冷热电负荷模拟第23-25页
        2.4.1 建筑物冷热负荷模拟第23-25页
        2.4.2 建筑物电负荷模拟第25页
    2.5 分布式能源系统负荷动态特征分析第25-27页
    2.6 本章小结第27-28页
第3章 分布式能源系统构建及关键设备建模第28-41页
    3.1 分布式能源系统构造方案第28-33页
        3.1.1 常见分布式能源系统构造方案第28-30页
        3.1.2 本文分布式能源系统构造方案第30-33页
    3.2 系统关键部件介绍第33-40页
        3.2.1 碟式热发电系统第33-35页
        3.2.2 VM循环热泵概述第35-39页
        3.2.3 蓄能装置第39-40页
    3.3 本章小结第40-41页
第4章 分布式能源系统配置及调度优化第41-62页
    4.1 多目标优化设计方法第41-44页
        4.1.1 多目标优化问题第41页
        4.1.2 多目标优化问题的基本概念第41-42页
        4.1.3 NSGA-Ⅱ方法简介第42-44页
    4.2 VM循环热泵多目标优化第44-49页
        4.2.1 确定其最优容量配置及运行参数第44页
        4.2.2 决策变量的选取及约束条件第44-45页
        4.2.3 系统性能COP与(火用)效率η_e的Pareto优化第45-46页
        4.2.4 决策变量的优化点分布分析第46-47页
        4.2.5 决策变量变化对目标函数影响的灵敏度分析第47-48页
        4.2.6 VM循环热泵优化结论第48-49页
    4.3 本文构建系统多目标优化第49-57页
        4.3.1 多目标函数模型建立第49-51页
        4.3.2 约束条件第51-52页
        4.3.3 系统容量配置与典型日运行优化第52-57页
    4.4 系统特性评价分析第57-60页
        4.4.1 经济性评价第57-58页
        4.4.2 排放性评价第58-60页
    4.5 本章小结第60-62页
第5章 结论与展望第62-64页
    5.1 结论第62页
    5.2 展望第62-64页
参考文献第64-69页
攻读硕士学位期间参加的科研工作第69-70页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果第70-71页
致谢第71页

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