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300MW纯凝机组改供热后经济性及调峰性能优化分析

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-14页
    1.1 课题研究的背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究情况第11-12页
    1.3 本文主要工作内容第12-14页
第2章 支持向量机和频繁模式挖掘算法研究第14-21页
    2.1 支持向量机理论第14-18页
        2.1.1 支持向量机第14-17页
        2.1.2 支持向量回归机第17-18页
    2.2 关联规则算法理论第18-20页
        2.2.1 关联规则基本概念第18-19页
        2.2.2 关联规则Apriori算法第19-20页
    2.3 本章小结第20-21页
第3章 汽轮机供热改造变工况计算第21-27页
    3.1 汽轮机供热改造简介第21页
    3.2 汽轮机经济性分析第21-22页
    3.3 汽轮机供热改造生产热耗计算第22-26页
        3.3.1 生产热耗定义第22-24页
        3.3.2 供热改造变工况计算第24-26页
    3.4 本章小结第26-27页
第4章 电力市场下基于粒子群算法的SVR机组建模第27-44页
    4.1 云南省电力市场简述第27-28页
    4.2 数据预处理第28-32页
        4.2.1 数据预处理必要性第28页
        4.2.2 数据预处理主要步骤第28-32页
    4.3 SVR模型输入输出参数确定第32-33页
        4.3.1 输出参数的确定第32页
        4.3.2 输入参数的确定第32-33页
    4.4 SVR模型核函数和参数选取第33-35页
        4.4.1 基于PSO算法SVR模型参数选择第34页
        4.4.2 模型性能评价第34-35页
    4.5 SVR模型建立实例第35-43页
        4.5.1 案例数据采集与预处理第35-36页
        4.5.2 SVR模型边界条件选定第36-38页
        4.5.3 模型参数确定与训练第38-43页
    4.6 本章小结第43-44页
第5章 基于SVR的优化与数据挖掘第44-59页
    5.1 机组优化和数据挖掘的可能性与必要性第44-46页
    5.2 机组运行优化第46-52页
        5.2.1 遗传算法基本原理第46-47页
        5.2.2 机组运行SVR模型优化实例第47-51页
        5.2.3 机组负荷优化结果第51-52页
    5.3 机组运行强关联规则挖掘第52-58页
        5.3.1 机组运行参数关联规则挖掘第52-53页
        5.3.2 挖掘结果第53-58页
    5.4 本章小结第58-59页
第6章 供热改造后机组调峰性能分析第59-63页
    6.1 机组调峰能力限制因素第59页
    6.2 供热改造机组调峰性能分析第59-62页
    6.3 本章小结第62-63页
第7章 结论与展望第63-65页
    7.1 研究成果第63-64页
    7.2 工作展望第64-65页
参考文献第65-69页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第69-70页
致谢第70页

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