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第一章绪论
§1.1多轴燃气—蒸汽联合循环机组运行计划和负荷分配研究的背景及意义
1.1.1燃气—蒸汽联合循环发电的发展情况
1.1.2多轴燃气—蒸汽联合循环机组运行计划和负荷分配研究的意义
§1.2论文的主要研究工作
§1.3论文的内容安排
第二章融合机理模型和CMAC神经网络方法的燃气轮机、余热锅炉和汽轮机的数学模型
§2.1机组关键部件的机理分析和机理数学模型
2.1.1燃气轮机变工况数学模型的机理分析与建模
2.1.2余热锅炉变工况数学模型的机理分析与建模
2.1.3蒸汽轮机变工况数学模型的机理分析与建模
§2.2用于各部件建模的CMAC神经网络
2.2.1小脑模型(CMAC)神经网络的原理和结构
2.2.2用于各部件建模的改进小脑模型的概念映射算法
2.2.3改进CMAC小脑模型的物理映射算法
2.2.4改进CMAC小脑模型的输出算法
2.2.5改进CMAC小脑模型的学习算法
2.2.6改进CMAC小脑模型的联想插补算法
§2.3融合机理模型和CMAC神经网络方法的各部件数学模型
2.3.1融合机理模型和CMAC神经网络的燃气轮机数学模型
2.3.2融合机理模型和CMAC神经网络的余热锅炉数学模型
2.3.3融合机理模型和CMAC神经网络的蒸汽轮机数学模型
§2.4数据挖掘技术在建模中的应用
§2.5模型计算结果与GT Pro程序计算结果的对比和正确性检验
第三章水、水蒸汽和燃气的热力学性质通用计算模型
§3.1水、水蒸汽的热力学性质通用计算模型
3.1.1水、水蒸汽热力性质的计算模型
3.1.2面向对象的水、水蒸汽热力性质程序设计与实现
3.1.3水、水蒸汽热力性质计算模型的验证
§3.2燃气的热力学性质通用计算模型
3.2.1燃气热力性质的计算模型
3.2.2面向对象的燃气热力性质程序设计与实现
3.2.3燃气热力性质计算模型的验证
第四章燃气—蒸汽联合循环机组的变工况性能计算
§4.1基于机理和CMAC混合数学模型的联合循环机组变工况性能计算方法
4.1.1一台燃机简单循环的变工况性能计算
4.1.2两台燃机简单循环的变工况性能计算
4.1.3一台燃机联合循环的变工况性能计算
4.1.4一台燃机联合循环加另一台燃机简单循环的变工况性能计算
4.1.5两台燃机联合循环的变工况性能计算
§4.2联合循环机组热耗量与运行方式、出力的关系
§4.3联合循环机组热耗量与运行方式、环境的关系
§4.4变工况性能计算结果的对比和正确性检验
第五章根据AGC的实时调度负荷对联合循环机组的负荷进行最优分配
§5.1自动发电控制(AGC)
§5.2联合循环机组的负荷在线最优分配模型
§5.3联合循环机组负荷在线最优分配的实现
第六章联合循环机组运行计划和负荷分配的启发式遗传算法求解
§6.1引言
§6.2联合循环机组运行计划和负荷优化分配的模型
§6.3遗传算法的基本原理及特点
6.4.1遗传算法的发展和特点
6.4.2遗传算法的基本流程
6.4.3遗传编码
6.4.4适应函数(评价函数)
6.4.5遗传算子
6.4.6约束条件的处理
§6.4自适应启发式遗传算法
6.4.1遗传编码
6.4.2适应函数(评价函数)
6.4.3融合了启发性知识的遗传操作算子
6.4.4约束条件的处理
6.4.5自适应搜索
6.4.6自适应、启发式遗传算法的搜索策略
§6.5联合循环机组运行计划和负荷分配系统的实现和测试
6.5.1联合循环机组运行计划和负荷分配系统的实现
6.5.2联合循环机组运行计划和负荷分配系统的测试
第七章数据处理中实时数据的数据融合方法
§7.1引言
§7.2信息融合原理和方法
§7.3实时数据的分批估计数据融合方法
7.3.1空间分布数据的融合
7.3.2时间分布数据的融合
§7.4数据融合方法的实际应用
7.4.1空间分布数据的融合应用实例
7.4.2时间分布数据的融合应用实例
§7.5小结
第八章数据处理中实时数据的在线预测—验证模型
§8.1引言
§8.2实时数据中不良数据的检测与辨识
§8.3数据预测—验证的数学模型推导
§8.4数据处理中实时数据的数据预测—验证的数学模型
§8.5数据处理中实时数据的数据预测—验证的仿真实例
§8.6小结
第九章结束语
参考文献
攻读博士学位期间发表的学术论文
致谢
