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基于负荷预测的集中供热管网系统的动态平衡调节研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 课题提出的背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-17页
        1.2.1 国内研究现状第12-15页
        1.2.2 国外研究现状第15-17页
    1.3 存在问题第17页
    1.4 本课题主要内容第17-18页
    1.5 本章小结第18-21页
第二章 集中供热系统热负荷预测第21-41页
    2.1 供热系统热负荷预测意义及方法第21页
    2.2 人工神经网络介绍第21-24页
        2.2.1 人工神经元模型第21-22页
        2.2.2 人工神经网络的分类第22-24页
    2.3 BP神经网络第24-26页
        2.3.1 BP神经网络结构第24页
        2.3.2 BP神经网络基本原理第24-25页
        2.3.3 BP神经网络算法的流程第25-26页
    2.4 遗传算法第26-30页
        2.4.1 遗传算法的概念第26-27页
        2.4.2 遗传算法的特点第27页
        2.4.3 BP神经网络与遗传算法相结合的思想第27-30页
    2.5 供热负荷预测输入输出变量选取及处理第30-34页
        2.5.1 输入变量和输出变量的选取第30页
        2.5.2 历史负荷数据及输入、输出变量的预处理第30-34页
    2.6 集中供热系统热负荷预测实例第34-39页
        2.6.1 历史负荷数据和影响因素的预处理第34-35页
        2.6.2 BP神经网络预测热负荷第35-37页
        2.6.3 遗传算法和BP神经网络相结合的方法进行热负荷预测第37-39页
    2.7 本章小结第39-41页
第三章 管网调节试验及实际管网调节分析第41-81页
    3.1 试验平台介绍第41-43页
    3.2 试验的主要仪器第43-45页
        3.2.1 变频水泵第43页
        3.2.2 电磁流量计第43-44页
        3.2.3 电动调节阀第44-45页
    3.3 试验工况设计第45-71页
        3.3.1 热源泵的频率改变对支路水力参数影响的滞后性第45-57页
        3.3.2 调单个支管的阀门开度其他支路流量和压力滞后性试验第57-71页
    3.4 实际管网调节数据分析第71-78页
        3.4.1 实际热力管网介绍第71-72页
        3.4.2 数据处理及分析第72-77页
        3.4.3 实际管网与试验结果对比第77-78页
    3.5 本章小结第78-81页
第四章 集中供热管网调节及控制策略第81-93页
    4.1 供热管网调节的意义第81页
    4.2 供热管网调节方法第81-83页
        4.2.1 供热管网的初调节方法第81-82页
        4.2.2 供热管网的集中调节方法第82-83页
    4.3 供热管网调节基础第83-88页
        4.3.1 管网阻力特性第83-86页
        4.3.2 管网平衡基本方程及调节模型第86-88页
    4.4 一级供热管网调节控制策略第88-91页
        4.4.1 热负荷预测对管网调节的控制策略第88-90页
        4.4.2 一级管网的被动调节策略第90-91页
    4.5 本章小结第91-93页
第五章 集中供热系统控制管理平台第93-103页
    5.1 供热系统控制管理平台设计工具第93-95页
        5.1.1 界面设计工具GUI第93-94页
        5.1.2 GUI设计原则第94页
        5.1.3 GUI设计步骤第94-95页
    5.2 集中供热系统的控制管理平台的设计第95-101页
        5.2.1 控制管理平台主控界面设计第96页
        5.2.2 主动调节控制管理设计第96-99页
        5.2.3 被动调节控制管理界面设计第99-101页
    5.3 本章小结第101-103页
结论与展望第103-107页
    结论第103-104页
    展望第104-107页
参考文献第107-111页
致谢第111页

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