| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 供热负荷国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 管网流量计算国内外现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要研究工作 | 第13-14页 |
| 1.5 论文章节结构 | 第14-15页 |
| 第二章 培训软件的方案设计 | 第15-22页 |
| 2.1 课题目标及预期成果 | 第15页 |
| 2.2 建设原则 | 第15页 |
| 2.3 数字仿真内容 | 第15-19页 |
| 2.4 数字仿真软件设计 | 第19-20页 |
| 2.5 数字仿真建模说明 | 第20页 |
| 2.6 数字仿真技术 | 第20-21页 |
| 2.7 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 利用OPC技术实现WINCC与MATLAB数据交换 | 第22-27页 |
| 3.1 应用程序间数据交换方式简介 | 第22-24页 |
| 3.2 OPC与DDE通讯机制比较 | 第24-25页 |
| 3.3 WinCC与Matlab间OPC通信方式实现 | 第25-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于小波神经网络的热负荷仿真模型 | 第27-32页 |
| 4.1 小波基函数的选择 | 第27页 |
| 4.2 网络结构设计 | 第27-28页 |
| 4.3 样本数据的选择和数据的预处理 | 第28页 |
| 4.4 网络训练 | 第28-29页 |
| 4.5 模拟实验结果及讨论 | 第29-31页 |
| 4.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第五章 热力站管网流量计算模型设计 | 第32-47页 |
| 5.1 标准遗传算法分析 | 第32-34页 |
| 5.1.1 标准遗传算法简介 | 第32-33页 |
| 5.1.2 遗传算法的应用步骤 | 第33页 |
| 5.1.3 遗传算法的基本特点 | 第33-34页 |
| 5.2 基于遗传算法的管网流量计算 | 第34-42页 |
| 5.2.1 约束条件的处理 | 第34-35页 |
| 5.2.2 供热管网流量计算的数学模型 | 第35-36页 |
| 5.2.3 基于遗传算法的供热管网流量计算实现细节 | 第36-42页 |
| 5.3 热力站仿真培训软件模块设计 | 第42-46页 |
| 5.3.1 培训软件测试 | 第43-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 发表文章目录 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
