| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 塔式太阳能热发电简介 | 第12-14页 |
| 1.1.2 塔式太阳能电站国内外发展状况 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 聚光子系统的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 镜场调度的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.3 现有研究中存在的问题与发展趋势 | 第18-19页 |
| 1.3 本文研究内容与结构 | 第19-22页 |
| 第二章 塔式太阳能热电系统镜场实时调度优化 | 第22-42页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 塔式太阳能聚光集热子系统模型 | 第22-29页 |
| 2.2.1 镜场聚光模型 | 第22-27页 |
| 2.2.2 定日镜转动模型 | 第27-29页 |
| 2.3 镜场实时调度优化模型 | 第29-31页 |
| 2.3.1 聚焦点选取与镜场子区域划分 | 第29-30页 |
| 2.3.2 优化模型 | 第30-31页 |
| 2.4 镜场实时调度优化模型的求解 | 第31-35页 |
| 2.4.1 优化算法的确定 | 第31-32页 |
| 2.4.2 多变异位的自适应遗传算法 | 第32-35页 |
| 2.4.3 算法流程 | 第35页 |
| 2.5 优化结果与分析 | 第35-41页 |
| 2.5.1 优化模型有效性的验证 | 第35-39页 |
| 2.5.2 结果与分析 | 第39-41页 |
| 2.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于GPU-GA的镜场调度优化并行加速 | 第42-58页 |
| 3.1 引言 | 第42-43页 |
| 3.2 GPU及CUDA简介 | 第43-47页 |
| 3.2.1 图形处理器GPU简介 | 第43-44页 |
| 3.2.2 统一计算设备架构CUDA简介 | 第44-47页 |
| 3.3 遗传算法的GPU并行实现 | 第47-51页 |
| 3.3.1 遗传算法的GPU并行化模型 | 第47页 |
| 3.3.2 遗传算子的并行化实现 | 第47-51页 |
| 3.4 镜场实时调度优化的GPU-GA并行加速实现 | 第51-53页 |
| 3.5 并行加速结果与分析 | 第53-56页 |
| 3.5.1 仿真环境 | 第53-54页 |
| 3.5.2 结果与分析 | 第54-56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 第四章 塔式太阳能热电系统镜场调度时间间隔优化 | 第58-70页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 镜场调度时间间隔优化模型 | 第58-61页 |
| 4.2.1 优化模型 | 第58-60页 |
| 4.2.2 优化模型的转化 | 第60-61页 |
| 4.3 镜场调度时间间隔优化模型的求解 | 第61-65页 |
| 4.3.1 优化算法的确定 | 第61-62页 |
| 4.3.2 禁忌算法介绍 | 第62-64页 |
| 4.3.3 优化模型求解流程 | 第64-65页 |
| 4.4 优化结果与分析 | 第65-68页 |
| 4.4.1 优化模型有效性的验证 | 第65-66页 |
| 4.4.2 结果与分析 | 第66-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 全文总结 | 第70-71页 |
| 5.2 研究展望 | 第71-72页 |
| 作者在学期间所取得的研究成果 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |