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 |