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智慧城市供热系统建模仿真与运行优化控制

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智慧城市供热系统建模仿真与运行优化控制
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-29页
  1.1 研究背景及意义第12-15页
  1.2 城市供热系统及其运行优化第15-19页
    1.2.1 城市供热系统简介第15-17页
    1.2.2 供热系统的运行优化第17-19页
  1.3 国内外研究工作概况及发展方向第19-25页
    1.3.1 城市供热系统优化研究进展第19-22页
    1.3.2 相似问题和优化方法研究进展第22-24页
    1.3.3 国内外研究进展总体评述第24-25页
  1.4 主要研究内容及技术路线第25-29页
    1.4.1 主要研究内容第25-27页
    1.4.2 技术路线第27-29页
第2章 基于机理建模与辨识修正的供热管网仿真第29-47页
  2.1 供热管网的建模问题综述第29-32页
    2.1.1 供热管网建模主要方法第29-30页
    2.1.2 基于能量平衡的热能分配网络第30-32页
  2.2 供热系统的机理建模第32-37页
    2.2.1 基于图论的供热流体网络数学模型第32-35页
    2.2.2 供热系统水力工况计算数学模型第35-36页
    2.2.3 供热系统水力工况计算求解方法第36-37页
  2.3 供热系统管网模型辨识建模第37-40页
    2.3.1 模型辨识的概念及意义第37-38页
    2.3.2 水力模型辨识的方法第38页
    2.3.3 供热管网阻力系数的解析辨识第38-40页
  2.4 供热管网阻力系数的优化辨识第40-45页
    2.4.1 优化辨识的目标函数第41-42页
    2.4.2 优化辨识的约束条件第42-43页
    2.4.3 优化辨识的数学模型及求解第43-45页
  2.5 本章小结第45-47页
第3章 基于在线机器学习的供热系统负荷预测第47-70页
  3.1 供热系统负荷预测的前沿研究第47-53页
    3.1.1 供热系统负荷预测第47-50页
    3.1.2 机器学习及其发展第50-52页
    3.1.3 负荷预测相关研究工作第52-53页
  3.2 城市供热系统负荷预测方法第53-60页
    3.2.1 供热系统数据收集及描述第53-55页
    3.2.2 数据聚合和预处理第55-58页
    3.2.3 机器学习算法第58-60页
  3.3 热力站负荷预测建模第60-64页
    3.3.1 热力站负荷预测模型概况第60-63页
    3.3.2 在线机器学习方法第63-64页
  3.4 性能评价和结论第64-68页
    3.4.1 评价指标第64-65页
    3.4.2 性能对比与分析第65-68页
  3.5 本章小结第68-70页
第4章 基于模型预测控制的供热系统运行优化第70-87页
  4.1 供热系统运行优化问题模型第70-74页
    4.1.1 供热系统优化概述第70-72页
    4.1.2 模型预测控制第72-74页
  4.2 供热系统整体运行建模第74-79页
    4.2.1 生产机组运行约束建模第74-76页
    4.2.2 热能存储建模第76-77页
    4.2.3 热负荷需求建模第77-79页
    4.2.4 系统能量平衡模型第79页
  4.3 基于MILP的供热系统模型预测控制第79-81页
  4.4 多层级架构的大规模供热系统优化控制第81-85页
    4.4.1 供热系统控制层级架构第81-83页
    4.4.2 实时优化层设计第83-84页
    4.4.3 模型预测控制层设计第84-85页
  4.5 本章小结第85-87页
第5章 系统构建及实例分析第87-103页
  5.1 HeatNet系统架构及功能模块第87-90页
    5.1.1 系统功能需求第87-88页
    5.1.2 核心模块设计第88-89页
    5.1.3 系统整体架构第89-90页
  5.2 项目实施第90-98页
    5.2.1 实施方案及流程第90-91页
    5.2.2 项目实施内容第91-98页
  5.3 系统应用及评价第98-102页
    5.3.1 系统仿真结果第98-99页
    5.3.2 运行策略优化第99-100页
    5.3.3 模型预测控制第100-102页
  5.4 本章小结第102-103页
第6章 总结与展望第103-106页
  6.1 总结第103-104页
  6.2 展望第104-106页
参考文献第106-119页
攻读博士期间的科研工作情况第119-120页

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