钢铁企业能源实绩平衡与优化调度策略及应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-28页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-24页 |
| ·钢铁企业能源中心与能源管理 | 第15-18页 |
| ·钢铁企业能源产消预测 | 第18-21页 |
| ·钢铁企业能源实绩平衡 | 第21-22页 |
| ·钢铁企业能源优化调度 | 第22-24页 |
| ·论文研究思路和主要工作 | 第24-26页 |
| ·论文组织结构 | 第26-28页 |
| 第二章 钢铁企业能源系统分析 | 第28-45页 |
| ·能源管理工艺 | 第28-33页 |
| ·能源分布状况 | 第28-31页 |
| ·能源管理流程 | 第31-33页 |
| ·能源系统相关问题分析 | 第33-44页 |
| ·产消预测问题 | 第33-35页 |
| ·实绩平衡问题 | 第35-37页 |
| ·计划管理与优化调度问题 | 第37-41页 |
| ·实时监视与信息发布问题 | 第41-43页 |
| ·其他相关问题 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第三章 能源产消预测与实绩平衡策略 | 第45-79页 |
| ·能源产消特性分析 | 第45-56页 |
| ·煤气用户特性分析 | 第46-54页 |
| ·煤气消耗工艺特性分析 | 第46-48页 |
| ·煤气用户灰色关联度分析 | 第48-51页 |
| ·灰色关联度分析结果 | 第51-54页 |
| ·仪表停计消耗量的补偿 | 第54页 |
| ·电力用户特性分析 | 第54-56页 |
| ·能源产消预测模型 | 第56-72页 |
| ·基于生产计划的预测模型 | 第57-59页 |
| ·基于灰色RBF神经网络的预测模型 | 第59-64页 |
| ·基于多层递阶回归分析的预测模型 | 第64-70页 |
| ·基于时间序列的预测模型 | 第70-72页 |
| ·能源实绩平衡策略 | 第72-78页 |
| ·基于产消预测的能源数据校正 | 第72-77页 |
| ·基于数据校正的煤气实绩平衡 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第四章 能源优化调度模型 | 第79-98页 |
| ·能源优化调度数学描述 | 第79-81页 |
| ·能源系统网络结构 | 第79-80页 |
| ·能源优化调度数学模型 | 第80-81页 |
| ·基于单元分类的煤气调度模型 | 第81-92页 |
| ·煤气系统流程 | 第81-82页 |
| ·煤气系统结构 | 第82-83页 |
| ·煤气调度单元分类 | 第83-85页 |
| ·煤气调度数学模型 | 第85-90页 |
| ·模型的求解和应用 | 第90-92页 |
| ·基于产消预测的煤气调度模型 | 第92-97页 |
| ·产消预测模型的选择 | 第92-94页 |
| ·基于预测的煤气调度 | 第94-95页 |
| ·模型调度结果及分析 | 第95-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 第五章 工业设计与应用 | 第98-110页 |
| ·能源管理系统总体结构 | 第98-101页 |
| ·煤气自动实绩平衡系统 | 第101-105页 |
| ·煤气优化调度系统 | 第105-109页 |
| ·本章小结 | 第109-110页 |
| 第六章 结论与展望 | 第110-113页 |
| ·结论 | 第110-112页 |
| ·展望 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 | 第123-124页 |
