能耗监测平台在节约型校园中的应用研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 国内能耗监测平台现状及发展 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国外能耗监测现状及发展 | 第16-17页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 能耗监测平台的设计 | 第19-30页 |
| 2.1 能耗监测平台设计原则 | 第19-20页 |
| 2.1.1 能耗监测平台建设原则 | 第19-20页 |
| 2.1.2 分项计量回路设置原则 | 第20页 |
| 2.2 能耗监测平台构架 | 第20-23页 |
| 2.2.1 能耗监测系统总体架构 | 第20-22页 |
| 2.2.2 能耗监测软件系统 | 第22-23页 |
| 2.3 平台功能实现 | 第23-29页 |
| 2.3.1 能耗监测功能 | 第23-24页 |
| 2.3.2 能耗分析功能 | 第24-26页 |
| 2.3.3 能耗报表功能 | 第26-27页 |
| 2.3.4 能耗报警功能 | 第27-28页 |
| 2.3.5 能源审计 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 高校建筑能耗状况 | 第30-51页 |
| 3.1 学校基本概括 | 第30-31页 |
| 3.2 学校能耗现状 | 第31-34页 |
| 3.2.1 能耗数据采集现状 | 第31-32页 |
| 3.2.2 学校用电现状 | 第32-33页 |
| 3.2.3 学校用水现状 | 第33-34页 |
| 3.3 校园节电潜力分析 | 第34-46页 |
| 3.3.1 图书馆节电潜力分析 | 第37-39页 |
| 3.3.2 学生公寓节电潜力分析 | 第39-42页 |
| 3.3.3 公共教学楼节电潜力分析 | 第42-43页 |
| 3.3.4 节电措施 | 第43-46页 |
| 3.4 校园节水潜力分析 | 第46-50页 |
| 3.4.1 学生公寓节水潜力分析 | 第47-48页 |
| 3.4.2 节水措施 | 第48-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 应用神经网络模型对能耗数据处理 | 第51-66页 |
| 4.1 BP神经网络 | 第51-58页 |
| 4.1.1 BP神经网络模型 | 第51页 |
| 4.1.2 BP神经网络算法 | 第51-54页 |
| 4.1.3 BP神经网络算法流程图 | 第54-55页 |
| 4.1.4 数据训练 | 第55-56页 |
| 4.1.5 应用BP神经网络训练 | 第56-58页 |
| 4.2 LM算法改进 | 第58-62页 |
| 4.2.1 LM算法 | 第58-59页 |
| 4.2.2 应用LMBP神经网络训练 | 第59-62页 |
| 4.3 实例分析 | 第62-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 校园建筑能源审计 | 第66-80页 |
| 5.1 校园建筑能源管理概述 | 第66-69页 |
| 5.1.1 校园能源管理组织机构 | 第66-67页 |
| 5.1.2 校园建筑能耗评价指标 | 第67-69页 |
| 5.2 校园建筑能源审计 | 第69-72页 |
| 5.2.1 校园能源审计流程 | 第70-71页 |
| 5.2.2 分类分项能耗审计 | 第71-72页 |
| 5.3 能源审计分析实例 | 第72-79页 |
| 5.3.1 建筑基本信息 | 第72-74页 |
| 5.3.2 建筑能源管理情况 | 第74-75页 |
| 5.3.3 建筑总用能情况 | 第75-77页 |
| 5.3.4 照明系统能耗分析 | 第77-78页 |
| 5.3.5 插座系统（办公设备）耗电量分析 | 第78-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 结论及展望 | 第80-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 附录 | 第87-97页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第97-99页 |
| 致谢 | 第99页 |
