| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题背景 | 第11-13页 |
| 1.1.1 能源问题 | 第11-12页 |
| 1.1.2 电力市场改革 | 第12页 |
| 1.1.3 课题来源 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 机组能耗特性 | 第13-16页 |
| 1.2.2 负荷优化分配方面 | 第16-18页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第二章 机组能耗指标简介与分析 | 第19-35页 |
| 2.1 、燃煤机组 | 第19-21页 |
| 2.1.1 机组汽耗率 | 第19-20页 |
| 2.1.2 热耗率 | 第20页 |
| 2.1.3 煤耗率与标准煤耗率 | 第20-21页 |
| 2.2 燃煤机组煤耗计算 | 第21-24页 |
| 2.2.1 锅炉效率 | 第21-23页 |
| 2.2.2 汽轮机内效率 | 第23页 |
| 2.2.3 厂用电率、管道效率和机械效率 | 第23-24页 |
| 2.3 机组实例简要计算与统计分析 | 第24-28页 |
| 2.3.1 机组概况与数据来源 | 第24页 |
| 2.3.2 计算结果及分析 | 第24-28页 |
| 2.4 燃气-蒸汽联合循环能耗特性指标 | 第28-29页 |
| 2.4.1 燃气轮机运行能耗特性指标 | 第28页 |
| 2.4.2 余热锅炉能耗指标 | 第28-29页 |
| 2.4.3 联合循环机组能耗指标 | 第29页 |
| 2.5 燃气-蒸汽联合循环机组实例分析 | 第29-32页 |
| 2.5.1 机组概况与数据来源 | 第30页 |
| 2.5.2 燃机机组与联合循环机组热耗特性 | 第30-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-35页 |
| 第三章 基于最小二乘支持向量机的机组能耗特性建模 | 第35-69页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 最小二乘支持向量机理论 | 第35-39页 |
| 3.2.1 支持向量机基本思想 | 第36页 |
| 3.2.2 最小二乘支持向量机回归算法 | 第36-38页 |
| 3.2.4 最小二乘支持向量机参数优化 | 第38-39页 |
| 3.3 粒子群算法 | 第39-42页 |
| 3.3.1 粒子群算法数学模型 | 第39-41页 |
| 3.3.2 基于粒子群的最小二乘支持向量机参数寻优 | 第41-42页 |
| 3.4 自组织特征映射网络 | 第42-44页 |
| 3.5 燃煤机组煤耗建模与分析 | 第44-52页 |
| 3.5.1 机组煤耗模型输入、输出参数的确定 | 第44-45页 |
| 3.5.2 样本的采集与预处理 | 第45-47页 |
| 3.5.3 煤耗模型的建立与验证 | 第47-49页 |
| 3.5.4 煤耗特性曲线拟合 | 第49-52页 |
| 3.6 燃气-蒸汽联合循环机组能耗特性建模与分析 | 第52-66页 |
| 3.6.1 燃气轮机机组建模与分析 | 第52-58页 |
| 3.6.2 余热锅炉机组建模与分析 | 第58-63页 |
| 3.6.3 汽轮机组热耗及功率建模与分析 | 第63-65页 |
| 3.6.4 燃气-蒸汽联合循环机组功率曲线拟合 | 第65-66页 |
| 3.7 本章小结 | 第66-69页 |
| 第四章 机组负荷优化分配 | 第69-79页 |
| 4.1 引言 | 第69页 |
| 4.2 遗传算法简介 | 第69-72页 |
| 4.2.1 遗传算法概念 | 第69-70页 |
| 4.2.2 遗传算法寻优基本步骤 | 第70-71页 |
| 4.2.3 遗传算法的特点 | 第71-72页 |
| 4.3 基于遗传算法的机组负荷优化分配 | 第72-78页 |
| 4.3.1 机组负荷优化分配问题的数学模型 | 第73-74页 |
| 4.3.2 基于机组能耗最优的负荷优化分配问题 | 第74-75页 |
| 4.3.3 基于机组燃料成本最优的负荷优化分配问题 | 第75-77页 |
| 4.3.4 基于机组上网价格最优的负荷优化分配问题 | 第77-78页 |
| 4.4 本章小结 | 第78-79页 |
| 第五章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 5.1 总结 | 第79-80页 |
| 5.2 展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读硕士期间科研成果 | 第86页 |
