| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题来源及背景 | 第10-11页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第11-14页 |
| ·我国既有建筑空调系统运行中常见的问题 | 第11-13页 |
| ·研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| ·国内外负荷预测方法研究现状及冷水机组常见运行策略 | 第14-17页 |
| ·国内外负荷预测方法研究现状 | 第14-15页 |
| ·部分负荷下冷水机组运行策略研究现状 | 第15-16页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 既有建筑集中空调系统运行能耗调查与分析 | 第17-32页 |
| ·部分关键设备的能效评价 | 第17-24页 |
| ·冷水机组的常用能效评价指标 | 第17-21页 |
| ·水泵的常用能效评价指标 | 第21-23页 |
| ·其他运行能耗评价指标 | 第23-24页 |
| ·调查建筑总体能耗分析 | 第24-25页 |
| ·典型建筑运行能耗初步分析 | 第25-31页 |
| ·建筑概况 | 第25-26页 |
| ·冷机及水泵运行能效评价 | 第26-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基础数据样本的建立 | 第32-48页 |
| ·典型气象年的数据介绍 | 第32-34页 |
| ·典型气象年概念 | 第32-34页 |
| ·中国典型气象年（CNTMY） | 第34页 |
| ·上海典型气象（设计典型）年气象参数分析 | 第34-36页 |
| ·建筑模拟工具简介及Dest 软件介绍 | 第36-40页 |
| ·建筑模拟工具分类 | 第36-37页 |
| ·DeST 软件介绍 | 第37-40页 |
| ·建筑模型的建立及负荷预测数据样本的建立 | 第40-44页 |
| ·数据样本分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 负荷预测的人工神经网络BP 算法程序实现及预测结果分析 | 第48-66页 |
| ·人工神经网络 | 第48-49页 |
| ·BP 神经网络概述 | 第49-55页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第49-50页 |
| ·网络拓扑结构的确定 | 第50-51页 |
| ·BP 网络的标准学习算法 | 第51-53页 |
| ·数据的预处理 | 第53-54页 |
| ·BP 神经网络学习算法的MATLAB 实现 | 第54-55页 |
| ·室外气象参数的确定 | 第55-57页 |
| ·室外干球温度的预测 | 第55-56页 |
| ·相对湿度的预测 | 第56页 |
| ·太阳辐射强度的预测 | 第56-57页 |
| ·空调逐时冷负荷的预测模型及预测结果分析 | 第57-64页 |
| ·输入参数和输出参数的选取 | 第57-59页 |
| ·负荷预测的BP 算法Matlab 实现 | 第59页 |
| ·预测结果分析 | 第59-61页 |
| ·网络结构对负荷预测的影响分析 | 第61-63页 |
| ·负荷系数 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 部分负荷时制冷机组的负荷分配策略分析 | 第66-84页 |
| ·前言 | 第66页 |
| ·综合部分负荷性能值IPLV 的局限性 | 第66-68页 |
| ·制冷机组的集群运行策略 | 第68-73页 |
| ·制冷机组能耗目标函数的建立及求解 | 第69-71页 |
| ·制冷机组部分负荷性能分析 | 第71-73页 |
| ·制冷机组的运行方案能耗分析 | 第73-82页 |
| ·制冷机组配置模式 | 第73-76页 |
| ·制冷机组全年运行能耗分析 | 第76-79页 |
| ·模拟建筑运行方案 | 第79-82页 |
| ·该研究方法的局限性及水泵变流量运行节能分析 | 第82-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 结论 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 附录 | 第90-96页 |
| 致谢 | 第96页 |