| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| ·论文选题背景及意义 | 第11-14页 |
| ·节能理论的研究现状 | 第14-16页 |
| ·热力发电机组运行优化问题研究动态 | 第16-19页 |
| ·机组启停优化 | 第16页 |
| ·机组动态过程性能评价 | 第16页 |
| ·机组稳定态运行优化 | 第16-17页 |
| ·机组稳定态运行优化目标值的确定方法 | 第17-19页 |
| ·国内外电站在线性能监控的应用现状 | 第19-20页 |
| ·当前机组在线性能分析与运行优化存在的问题 | 第20-21页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第21-24页 |
| ·论文研究路线图 | 第21-22页 |
| ·论文研究内容简述 | 第22-23页 |
| ·论文内容安排 | 第23-24页 |
| 第二章 热力系统向量分析法 | 第24-42页 |
| ·节能理论的近期发展 | 第24页 |
| ·热力系统及其热经济状态方程 | 第24-31页 |
| ·加热器环节的划分 | 第24-26页 |
| ·q 、γ、τ的定义 | 第26页 |
| ·加热器单元的热平衡方程及系统汽水分布方程 | 第26-29页 |
| ·系统功率输出方程 | 第29-30页 |
| ·锅炉吸热量方程 | 第30-31页 |
| ·基于系统热经济状态方程的性能指标计算 | 第31页 |
| ·用系统热经济状态方程的进行系统线性化节能分析 | 第31-34页 |
| ·节能理论的假设基础 | 第31页 |
| ·汽水分布方程的线性变换 | 第31-32页 |
| ·热扰动向量的推导及定义 | 第32-34页 |
| ·热力系统的状态空间表达 | 第34-37页 |
| ·线性定常系统的状态空间表达 | 第34-35页 |
| ·系统输出的增量方程 | 第35-36页 |
| ·热力系统向量分析 | 第36-37页 |
| ·600MW机组热力系统分析实例 | 第37-39页 |
| ·系统热力学参数 | 第37-38页 |
| ·系统输出矩阵及其计算 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-42页 |
| 第三章 机组在线性能计算模型的不确定性及其分析 | 第42-67页 |
| ·机组实际运行数据筛选与统计分析 | 第42-49页 |
| ·机组简介 | 第42-43页 |
| ·机组原始运行数据采集 | 第43-44页 |
| ·机组在线性能指标与主要状态参数的原始数据分析 | 第44-46页 |
| ·闭式循环热力机组性能稳定判定条件 | 第46-47页 |
| ·机组性能指标与主要状态参数间的统计关系 | 第47-49页 |
| ·机组在线性能指标的不确定度范围 | 第49页 |
| ·机组在线性能计算不确定性的来源 | 第49-50页 |
| ·测量不确定性 | 第49页 |
| ·系统边界引起的不确定性 | 第49-50页 |
| ·机组工况不稳定性引起的误差 | 第50页 |
| ·计算参数（不可测参数）引入的误差 | 第50页 |
| ·机组热力过程与学科范畴 | 第50-52页 |
| ·机组在线性能计算模型的全局灵敏度分析 | 第52-66页 |
| ·灵敏度分析方法及其分类 | 第52-54页 |
| ·富立叶幅值试验法及其扩展方法 | 第54-57页 |
| ·基于EFAST的机组在线性能计算模型全局灵敏度分析 | 第57-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第四章 基于案例推理的机组运行优化 | 第67-80页 |
| ·引入案例推理（CASE-BASED REASONING,CBR）的动机 | 第67-68页 |
| ·CBR系统概述 | 第68-70页 |
| ·基于案例推理的热力机组在线性能优化运行辅助决策设计 | 第70-78页 |
| ·热力过程的相似性判别 | 第71-74页 |
| ·相似案例的检索及其重用策略 | 第74-77页 |
| ·案例更新 | 第77页 |
| ·案例保留 | 第77页 |
| ·CBR系统仿真试验研究 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 第五章 基于贝叶斯网络模型的机组参数运行优化诊断 | 第80-100页 |
| ·引言 | 第80-81页 |
| ·机组运行优化遇到的不确定性问题 | 第80页 |
| ·推理诊断方法的选择 | 第80-81页 |
| ·概率推理基础 | 第81-83页 |
| ·贝叶斯网络 | 第83-90页 |
| ·贝叶斯网络定义 | 第83-85页 |
| ·贝叶斯网络蕴含的语义 | 第85-86页 |
| ·贝叶斯网络推理 | 第86-88页 |
| ·贝叶斯网络构造 | 第88页 |
| ·贝叶斯网络参数化 | 第88-89页 |
| ·贝叶斯网络结构学习 | 第89-90页 |
| ·信息熵与相对熵 | 第90页 |
| ·热力机组运行优化诊断贝叶斯网络模型 | 第90-97页 |
| ·贝叶斯网络模型建模的数据集 | 第90页 |
| ·优化诊断贝叶斯网络的建模原则 | 第90-91页 |
| ·热力机组性能状态特征参数 | 第91-92页 |
| ·机组参数优化运行贝叶斯网络诊断模型结构 | 第92-94页 |
| ·优化诊断贝叶斯网络模型参数化 | 第94-95页 |
| ·优化运行决策支持仿真实验 | 第95-97页 |
| ·本章小结 | 第97-100页 |
| 第六章 热力机组智能运行优化决策支持系统设计 | 第100-109页 |
| ·决策支持系统及智能决策支持系统的概念 | 第100-103页 |
| ·热力机组运行优化智能决策支持系统设计 | 第103-107页 |
| ·热力机组运行优化智能决策支持系统体系结构 | 第103-105页 |
| ·TPOO-IDSS多模型融合技术 | 第105-106页 |
| ·TPOO-IDSS与DCS系统的结合 | 第106-107页 |
| ·TPOO-IDSS与其它系统的结合 | 第107页 |
| ·本章小结 | 第107-109页 |
| 结束语 | 第109-112页 |
| 参考文献 | 第112-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 个人简历、在学期间参加的科研工作及学术论文发表 | 第121-122页 |
