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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