多变煤质条件下火电厂负荷优化分配方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-18页 |
| ·选题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外发展现状 | 第11-17页 |
| ·火电厂机组状态预测的发展现状 | 第11-13页 |
| ·偏最小二乘回归的研究动态 | 第13-14页 |
| ·负荷优化分配的研究动态 | 第14-17页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 数据挖掘与统计分析方法 | 第18-31页 |
| ·数据挖掘 | 第18页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第18页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第18页 |
| ·数据挖掘技术与统计分析方法 | 第18-20页 |
| ·回归分析 | 第19页 |
| ·主成分分析 | 第19页 |
| ·因子分析 | 第19页 |
| ·判别分析 | 第19-20页 |
| ·聚类分析 | 第20页 |
| ·多重相关性 | 第20-21页 |
| ·多重相关性的含义 | 第20页 |
| ·多重相关性对建模的影响 | 第20-21页 |
| ·处理多重相关性的方法 | 第21页 |
| ·偏最小二乘回归方法 | 第21-27页 |
| ·偏最小二乘回归基本思想 | 第21-22页 |
| ·偏最小二乘法原理 | 第22-25页 |
| ·主成分个数的最佳选择 | 第25-27页 |
| ·偏最小二乘法流程 | 第27页 |
| ·偏最小二乘回归辅助分析技术 | 第27-29页 |
| ·t_1/ t_2 平面图和T~2 椭圆 | 第27-28页 |
| ·精度分析 | 第28-29页 |
| ·变量投影重要性分析 | 第29页 |
| ·自变量和因变量之间相关关系分析 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于偏最小二乘法的单元机组煤耗研究 | 第31-52页 |
| ·供电煤耗的影响因素 | 第31-34页 |
| ·负荷对发电机组供电煤耗的影响 | 第32页 |
| ·煤质低位发热量对发电机组供电煤耗的影响 | 第32-33页 |
| ·给水温度对发电机组供电煤耗的影响 | 第33页 |
| ·环境温度对发电机组供电煤耗的影响 | 第33页 |
| ·排烟温度对发电机组供电煤耗的影响 | 第33-34页 |
| ·凝汽器真空度对发电机组供电煤耗的影响 | 第34页 |
| ·主蒸汽参数对发电机组供电煤耗的影响 | 第34页 |
| ·基于PLS 的单元机组煤耗预测 | 第34-48页 |
| ·模型的建立 | 第34-37页 |
| ·辅助分析 | 第37-45页 |
| ·偏最小二乘和普通最小二乘回归拟合的比较 | 第45-48页 |
| ·火电厂单元机组煤耗特性曲线的确定 | 第48-51页 |
| ·机组煤耗特性的获取方法 | 第48页 |
| ·机组煤耗特性曲线的拟合方法 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 遗传算法在火电厂机组负荷分配中的应用 | 第52-62页 |
| ·目标函数的建立 | 第52-53页 |
| ·遗传算法的基本描述 | 第53-54页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第54-58页 |
| ·遗传编码 | 第54-55页 |
| ·初始群体的设定 | 第55页 |
| ·适应度函数（评价函数） | 第55-56页 |
| ·遗传操作 | 第56-57页 |
| ·控制参数的选取 | 第57-58页 |
| ·基于遗传算法的火电厂机组负荷分配 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 结论及展望 | 第62-65页 |
| ·结论 | 第62-63页 |
| ·主要创新点 | 第63页 |
| ·不足与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 详细摘要 | 第70-77页 |
