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复杂系统多能源介质的优化调度

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景第12-14页
        1.1.1 我国能源消费状况第12页
        1.1.2 钢铁企业能源消费与能源利用率第12-14页
    1.2 国内外研究现状第14-16页
        1.2.1 煤气系统建模第14页
        1.2.2 煤气混合分配第14-15页
        1.2.3 煤气优化调度第15-16页
    1.3 存在的主要问题第16页
    1.4 论文研究内容第16-20页
        1.4.1 论文主要研究内容第17-18页
        1.4.2 论文结构框架第18-20页
第二章 钢铁企业副产煤气系统分析第20-39页
    2.1 引言第20页
    2.2 钢铁企业生产工艺介绍第20-21页
    2.3 副产煤气生产设备特性建模第21-26页
        2.3.1 高炉煤气第22-24页
        2.3.2 焦炉煤气第24-25页
        2.3.3 转炉煤气第25-26页
    2.4 副产煤气消耗设备特性模型第26-33页
        2.4.1 高炉热风炉第26-28页
        2.4.2 烧结第28-29页
        2.4.3 轧机第29-32页
        2.4.4 焦化厂第32-33页
        2.4.5 炼钢厂、炼铁口、动力厂第33页
    2.5 副产煤气缓冲设备的特点第33-34页
        2.5.1 煤气柜的特性第33-34页
        2.5.2 自备电厂第34页
    2.6 煤气混合站的特点第34页
    2.7 实例计算第34-37页
        2.7.1 煤气生产设备产气量第34-35页
        2.7.2 煤气消耗设备日际所需热量第35-37页
    2.8 小结第37-39页
第三章 钢铁企业多煤气介质最优混合配比第39-50页
    3.1 引言第39页
    3.2 研究对象的描述第39-40页
    3.3 混合煤气逆向分解模型第40-43页
        3.3.1 第一类设备第40-41页
        3.3.2 第二类设备第41页
        3.3.3 第三类设备第41-43页
    3.4 多煤气介质最优混合配比模型第43-44页
        3.4.1 模型假设第43页
        3.4.2 优化目标与约束第43-44页
    3.5 遗传算法第44-47页
        3.5.1 遗传算法的基本概念第44-45页
        3.5.2 遗传算法的流程第45-46页
        3.5.3 基于带约束的单目标遗传算法第46-47页
    3.6 实例优化与结果分析第47-49页
        3.6.1 决策变量的确定第47-48页
        3.6.2 基因的设计第48页
        3.6.3 优化结果第48-49页
    3.7 小结第49-50页
第四章 钢铁企业煤气消耗设备时序优化研究第50-68页
    4.1 引言第50-51页
    4.2 研究对象的描述第51页
    4.3 煤气消耗设备的再分类第51-53页
        4.3.1 不参与时序优化的煤气消耗设备第51-52页
        4.3.2 参与时序优化的煤气消耗设备第52-53页
    4.4 自备电厂的消耗特性模型第53-54页
    4.5 煤气消耗设备时序优化模型第54-57页
        4.5.1 变量的选取第54-56页
        4.5.2 优化目标第56页
        4.5.3 约束条件第56-57页
    4.6 多目标遗传算法第57-61页
        4.6.1 多目标优化问题的基本概念第57-58页
        4.6.2 基于遗传算法的多目标优化第58-60页
        4.6.3 基于遗传算法的有约束多目标优化第60-61页
    4.7 实例优化与结果分析第61-66页
        4.7.1 基因的设计第61页
        4.7.2 基因的约束范围第61-62页
        4.7.3 约束条件的处理方法第62页
        4.7.4 优化结果第62-66页
    4.8 小结第66-68页
第五章 总结与展望第68-70页
    5.1 总结第68-69页
    5.2 展望第69-70页
致谢第70-72页
参考文献第72-76页
作者在硕士研究生阶段发表的论文等主要科研成果第76页

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