摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4-5页 |
第一章 绪论 | 第9-13页 |
1.1 本文选题的背景和意义 | 第9-10页 |
1.2 研究热点动态 | 第10-11页 |
1.3 本文的主要研究内容和方法 | 第11-13页 |
第二章 燃煤电厂热力系统的热平衡分析 | 第13-33页 |
2.1 等效焓降法 | 第13-20页 |
2.1.1 基本概念及通式 | 第14-18页 |
2.1.2 针对不同类型机组等效焓降 | 第18页 |
2.1.3 实际计算方程 | 第18-19页 |
2.1.4 应用等效焓降法的前提 | 第19-20页 |
2.2 热力系统方程 | 第20-22页 |
2.2.1 汽水分布方程 | 第21页 |
2.2.2 汽轮机功率方程 | 第21-22页 |
2.2.3 锅炉吸热量方程 | 第22页 |
2.2.4 热经济性指标方程 | 第22页 |
2.3 案例计算分析 | 第22-32页 |
2.3.1 常熟电厂热力系统 | 第22-27页 |
2.3.2 整体计算 | 第27-28页 |
2.3.3 局部计算 | 第28-32页 |
2.4 本章小结 | 第32-33页 |
第三章 软测量方法及燃煤电厂热工参数软测量分析 | 第33-47页 |
3.1 软测量方法简介 | 第33-38页 |
3.1.1 原理及应用 | 第33-34页 |
3.1.2 现有方法介绍 | 第34-36页 |
3.1.3 建模精度影响因素 | 第36-38页 |
3.2 对燃煤电厂热工参数应用软测量方法的分析 | 第38-45页 |
3.2.1 燃煤电厂监测对象 | 第38-40页 |
3.2.2 最具代表性的热工参数软测量分析 | 第40-45页 |
3.3 本章小结 | 第45-47页 |
第四章 软测量方法在燃煤电厂节能监测中的应用算例 | 第47-68页 |
4.1 采集原始数据和预处理 | 第47-51页 |
4.1.1 采集原始数据 | 第47-49页 |
4.1.2 预处理原始数据 | 第49-51页 |
4.2 优化选取辅助变量 | 第51-55页 |
4.2.1 灰色理论 | 第51-52页 |
4.2.2 关联度分析 | 第52-54页 |
4.2.3 确定辅助变量 | 第54-55页 |
4.3 支持向量机方法软测量建模 | 第55-61页 |
4.3.1 机器学习原理 | 第55-56页 |
4.3.2 支持向量机 | 第56-61页 |
4.4 基于支持向量机的烟气含氧量软测量计算实例 | 第61-67页 |
4.4.1 计算方法和步骤 | 第61-62页 |
4.4.2 建模仿真实例 | 第62-67页 |
4.5 本章小结 | 第67-68页 |
第五章 结论与展望 | 第68-70页 |
5.1 本文的工作内容和创新点 | 第68-69页 |
5.2 有关本课题今后的研究方向 | 第69-70页 |
课题来源 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-78页 |
致谢 | 第78-79页 |
攻读硕士期间发表的学术论文 | 第79-80页 |
攻读硕士期间参与的科研项目 | 第80-82页 |