分时电价下电蓄热供热系统的负荷预测及经济性决策分析
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·蓄热式电加热供热系统的发展和应用背景 | 第8-9页 |
| ·电蓄热供热技术 | 第9-10页 |
| ·电蓄热供热系统的经济性决策分析 | 第10页 |
| ·电蓄热供热系统热负荷的预测 | 第10页 |
| ·课题的主要内容和目的 | 第10-12页 |
| 2 基于神经网络的供热负荷预测 | 第12-18页 |
| ·热负荷的特性分析 | 第12-13页 |
| ·BP 预测模型的建立 | 第13-14页 |
| ·输入层节点的确定 | 第13-14页 |
| ·输出层节点的确定 | 第14页 |
| ·隐层数目及隐层节点的确定 | 第14页 |
| ·BP 算法的数学表达 | 第14-16页 |
| ·BP 算法的执行步骤 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 3 运用遗传算法改进负荷预测模型 | 第18-36页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第18-19页 |
| ·遗传算法的一般结构 | 第19-20页 |
| ·遗传算法的基本过程 | 第20-21页 |
| ·运用遗传算法优化神经网络BP 预测模型结构 | 第21-28页 |
| ·遗传算法进化神经网络的编码及描述方法 | 第22-24页 |
| ·遗传算法改进的神经网络学习算法 | 第24-28页 |
| ·改进的负荷预测模型与BP 预测模型的测试比较 | 第28-29页 |
| ·样本的选取与数据的预处理 | 第29-31页 |
| ·预测模型在实例中的分析 | 第31-35页 |
| ·负荷预测模型的实际样本训练 | 第31-34页 |
| ·负荷模型的评估 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 电蓄热供热系统的经济性决策分析 | 第36-48页 |
| ·蓄热系统经济性分析的目标函数的建立 | 第37-38页 |
| ·最佳蓄热率的引入 | 第38页 |
| ·住宅建筑用水热负荷与蓄热率的关系 | 第38-39页 |
| ·寿命周期年限内设备初投资的确定 | 第39-40页 |
| ·电热锅炉购置费的确定 | 第39页 |
| ·蓄热水箱的初投资 | 第39页 |
| ·系统辅助设备的初投资 | 第39页 |
| ·增加设备用房的初投资 | 第39页 |
| ·变配电设备的初投资 | 第39-40页 |
| ·蓄热系统安装的初投资 | 第40页 |
| ·设计日运行费用的确定 | 第40页 |
| ·蓄热系统年度费用的确定 | 第40-41页 |
| ·蓄热系统年度费用的实例分析 | 第41-45页 |
| ·不同的分时电价下蓄热系统的经济性分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 结论与需要解决的问题 | 第48-50页 |
| ·结论 | 第48页 |
| ·有待解决的问题 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 附录1 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第53-54页 |
| 附录2 | 第54-61页 |
| 独创性声明 | 第61页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第61页 |
