| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 2 太阳能水源热泵系统工作原理分析与控制策略研究 | 第15-23页 |
| 2.1 太阳能水源热泵系统结构组成 | 第15页 |
| 2.2 太阳能水源热泵系统工作原理分析 | 第15-18页 |
| 2.3 太阳能水源热泵系统控制策略研究 | 第18-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 太阳能水源热泵系统制热量预测模型建立 | 第23-37页 |
| 3.1 热水系统负荷的计算 | 第23页 |
| 3.2 基于BP神经网络的太阳能集热系统集热量预测模型建立 | 第23-34页 |
| 3.2.1 太阳能集热系统运行分析 | 第23-24页 |
| 3.2.2 神经网络原理与算法实现 | 第24-25页 |
| 3.2.3 太阳辐射逐时预测神经网络设计 | 第25-30页 |
| 3.2.4 太阳辐射逐时预测神经网络训练 | 第30-31页 |
| 3.2.5 太阳辐射逐时预测神经网络仿真研究 | 第31-34页 |
| 3.2.6 太阳能集热系统集热量预测模型 | 第34页 |
| 3.3 水源热泵机组制热量预测模型建立 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 太阳能水源热泵系统实验研究与制热量预测模型修正 | 第37-51页 |
| 4.1 太阳能集热系统集热量预测模型修正 | 第37-45页 |
| 4.1.1 次日逐时太阳辐射预测神经网络设计 | 第37-39页 |
| 4.1.2 次日逐时太阳辐射预测神经网络仿真研究 | 第39-41页 |
| 4.1.3 太阳能集热系统集热量预测模型修正方法及实验验证 | 第41-45页 |
| 4.2 水源热泵机组制热性能实验研究与预测模型修正 | 第45-50页 |
| 4.2.1 实验平台构成 | 第45-47页 |
| 4.2.2 实验过程及结果分析 | 第47-49页 |
| 4.2.3 水源热泵机组制热量预测模型修正 | 第49-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 太阳能水源热泵系统控制器的设计与实现 | 第51-59页 |
| 5.1 上位机软件设计 | 第51-54页 |
| 5.1.1 神经网络BP算法模块设计 | 第51-53页 |
| 5.1.2 串口通讯模块设计 | 第53页 |
| 5.1.3 数据处理模块设计 | 第53-54页 |
| 5.2 下位机PLC程序设计 | 第54-57页 |
| 5.3 控制器运行效果 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 全文总结 | 第59-60页 |
| 6.2 本文创新点 | 第60页 |
| 6.3 工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录 串口通讯程序(部分) | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果目录 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
