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基于负荷预测的冰蓄冷系统的优化控制研究

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基于负荷预测的冰蓄冷系统的优化控制研究
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第1章 绪论第9-19页
  1.1 课题研究背景第9-10页
  1.2 本课题的研究对象第10-11页
  1.3 国内外研究现状第11-16页
    1.3.1 国内外关于负荷预测的研究现状第11-15页
    1.3.2 冰蓄冷系统采用优化控制策略的国内外研究现状第15-16页
  1.4 课题研究内容、目的、方法、意义第16-18页
    1.4.1 课题研究内容第16页
    1.4.2 课题研究目的第16页
    1.4.3 课题研究方法第16-17页
    1.4.4 课题研究意义第17-18页
  1.5 本章小结第18-19页
第2章 神经网络中各层参数的确定及求取方法第19-25页
  2.1 BP神经网络概述第19-20页
    2.1.1 常见的BP神经网络结构第19页
    2.1.2 BP神经网络的特点第19-20页
  2.2 BP神经网络模型的设计及改进第20页
  2.3 对BP神经网络结构各层参数进行确定第20-24页
    2.3.1 输入层参数的选择及求取方法第21-23页
    2.3.2 关于隐含层参数的处理方法第23页
    2.3.3 对输出层参数进行选择及确定第23-24页
  2.4 本章小结第24-25页
第3章 BP神经网络模型的确定第25-33页
  3.1 引言第25页
  3.2 神经网络各层中神经元个数的选择原则第25-28页
    3.2.1 输出层神经元个数的确定第25页
    3.2.2 输入层神经元个数的确定第25-28页
    3.2.3 隐含层神经元个数的确定第28页
  3.3 BP神经网络其他部分的确定方法第28-31页
    3.3.1 传递函数的选取第28-29页
    3.3.2 伪数据的处理第29页
    3.3.3 样本集长度的确定第29-30页
    3.3.4 实现数据的反归一化第30页
    3.3.5 对BP神经网络算法的改进第30-31页
  3.4 建立BP神经网络模型的流程第31页
  3.5 本章小结第31-33页
第4章 建立及分析基于BP神经网络的负荷预测模型第33-43页
  4.1 研究课题所用项目的工程概况第33页
  4.2 建立负荷预测模型及分析第33-41页
    4.2.1 利用PCA法确定输入参数及结果分析第33-36页
    4.2.2 确定隐含层神经元个数第36-37页
    4.2.3 确定样本集的长度第37-39页
    4.2.4 基于不同方法建立网络模型的对比分析第39-41页
    4.2.5 建立具有普适性且简便的神经网络模型第41页
  4.3 利用已建立的模型对系统负荷进行验证第41页
  4.4 本章小结第41-43页
第5章 冰蓄冷系统的经济性数学模型求解及运行模式分析第43-58页
  5.1 优化控制策略下系统的数学模型第43-46页
    5.1.1 设定假设条件第43页
    5.1.2 目标函数的确定第43-46页
    5.1.3 提出相关约束条件第46页
  5.2 冰蓄冷系统数学模型求解实例第46-47页
  5.3 计算最佳蓄冰率及分析第47-48页
  5.4 蓄冰率及控制策略对冰蓄冷系统经济性的影响第48-49页
    5.4.1 蓄冰率对系统经济性的影响第49页
    5.4.2 优化控制策略对系统经济性的影响第49页
  5.5 模拟系统不同典型日下负荷及设备配置第49-56页
    5.5.1 100%设计日负荷的运行情况第50-52页
    5.5.2 75%设计日负荷的运行情况第52-53页
    5.5.3 50%设计日负荷的运行情况第53-55页
    5.5.4 25%设计日负荷的运行情况第55-56页
    5.5.5 运行模式分析第56页
  5.6 本章小结第56-58页
第6章 优化控制策略下冰蓄冷空调系统的经济性分析第58-64页
  6.1 静态经济评价法概述第58页
  6.2 对冰蓄冷空调系统进行经济性评价第58-63页
    6.2.1 常规空调系统和冰蓄冷空调系统的初投资比较第58-61页
    6.2.2 常规空调系统和冰蓄冷空调系统的运行费用比较第61-62页
    6.2.3 计算结果分析第62-63页
  6.3 本章小结第63-64页
结论与展望第64-66页
附表第66-71页
参考文献第71-76页
致谢第76页

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