一、基于Web的电厂经济性分析系统（论文文献综述）
吴恺逾[1]（2021）在《基于机器学习算法的核电机组出力优化研究》文中研究表明随着我国核电机组装机容量的持续增加,提升核电机组运行的经济性成为我国在运核电机组的普遍需求。针对国内某核电机组夏季工况出力不足的问题,提出了一种基于长短期记忆神经网络和随机森林算法的核电汽轮机组出力优化方法。长短期记忆神经网络可以实现对季节性时间序列的准确预测;随机森林算法对离群点不敏感、泛化能力强,因此被广泛应用于分类和回归问题。本文基于长短期记忆神经网络建立海水温度时间序列预测模型,基于随机森林算法建立海水温度和电功率设定值对高压调节阀开度和热功率影响关系的回归模型,将两个模型结合起来,得到未来24小时内的电功率设定值优化曲线,机组运行人员可以根据该优化曲线对机组出力进行调整。通过该核电机组的历史运行数据,验证了该方法的有效性。以2019年8月7日为例,如机组运行人员按照电功率设定值优化曲线设定机组出力,当日机组出力将平均提升8.98 MW,可多发约21.5万度电。基于Flask框架开发了核电机组出力优化WEB应用,并通过Flask+Tornado+Nginx的形式部署于该核电站局域网。根据电功率设定值优化曲线来设定机组出力,将在保证机组运行参数不超过限制的情况下,有效提升机组夏季出力,从而改善机组经济性。
王洪昊[2]（2021）在《华能东山电厂成本效益分析优化研究》文中研究说明随着电力体制改革的深入,发电厂之间、发电厂同售电公司之间及发电厂同用户之间的博弈极大地挤压了发电厂的利润空间,恶化了发电企业的生存环境。尤其对燃机发电企业来说,如何进行准确的成本计算与利润分析,科学决定生产运行策略,争取最优的经营效益,是企业迫切需要解决的课题。本文针对华能东山电厂发电供热成本分摊不准确,没有科学的运行决策依据等问题,运用文献研究、案例分析、系统仿真分析等方法,给出了一种燃气-蒸汽联合循环机组更接近真实发电成本与供热成本的热电成本分摊新方法。结合发电、供热、天然气的市场价格,利用机组生产运行的大数据分析结果、机组设计资料和检修后的试验报告,给出机组在各种运行方式下的成本计算,研究固定成本与厂用电在发电与供热两种产品的分摊方式,并进行经济效益计算。利用气耗量成本函数计算机组实时的热电转换比,发电与供热利润及收益比平衡点,并借助增加供热功率与减少发电功率的实时比值给出机组运营的最佳运行决策方案及实时的机组最优发电出力和供热出力。根据机组热力平衡图,给出了固定供热量下的最大发电功率计算方法。利用大数据方法给出机组各种运行方式下的利润比较,可以指导运行人员对不同的运行方式进行优化选择,同时还可以节省机组的试验费用。
张通[3]（2021）在《综合能源系统的供需双侧效益协调优化研究》文中认为近年来,随着能源市场改革的推进和用户用能设备多样性的不断提升,用户对能源的需求更加灵活,能源应用领域呈现多能互补的新格局,用户用能行为不再是过去对于单一能源的刚性需求,转化为自发根据市场价格因素而选择不同的用能策略。本文提出在不同的市场模型下,用户自发用能的多种策略,具体情况如下:（1）在电网作为能源调度核心的基础上,依据微观经济学原理充分考虑价格因素对用户需求响应的驱动作用,将价格型需求响应的影响因素分为电、气分时自弹性和电-气交叉价格弹性。前者考虑价格调控下能源需求在时间上的转移;后者需求在类型上的转移。构建电-气综合能源系统模型,并对天然气管道气潮流进行了线性化拟合,使本模型能有有效研究电力、天然气耦合网络的优化潮流问题。（2）在能源市场去中心化的基础上,在需求侧引入微观经济学中用户效用函数概念,来反映用户在实时波动的能源市场中,对不同能源的偏好使用策略。建立了考虑多种能源供应商静态博弈模型、供需双方静态博弈的博弈模型,探讨在信息不完全的动态能源市场各主体的利益问题。并对本模型的纳什均衡点的存在性进行了证明,算例证明博弈模型具有较好的快速性与收敛性,能够及时反应能源市场中的各方策略。（3）针对用户需求响应的不确定性及新能源出力的不确定性,本文对模糊模型进行改进,使之对不确定性的预测更加合理准确:依据模糊数的物理意义对风电历史数据进行拟合;提出一种基于多场景的模糊优化模型;依据模糊规划理论,考虑价格型需求响应,风电出力和系统负荷的不确定性,建立了考虑风电消纳的电-气综合能源系统源荷互动日前模糊优化调度模型。（4）介绍了本文第二、三、四章讨论供需双侧协调优化在园区能源系统中的应用,从软件模块构架、前端发开构架、主要功能介绍、系统技术路线、及功能展示这几部分,对整个系统的开发思路、架构、流程、功能、效果进行了全方位的展示。
刘鑫雅[4]（2020）在《电站锅炉对流及半辐射受热面积灰监测及吹灰优化系统研究》文中研究指明燃煤锅炉受热面积灰结渣不可避免,不仅影响受热面的传热能力,导致排烟温度升高,锅炉效率下降,影响机组运行的经济性,更是机组安全运行的重要隐患。目前电厂常采用吹灰器对受热面进行吹扫实现积灰清除,但由于缺乏受热面实时积灰信息以及吹灰优化方案,大多按照班组定时定量执行吹灰操作,难以保证机组运行的经济性及安全性。因此,本文以锅炉对流及半辐射受热面为研究对象,研究积灰监测模型实现受热面的积灰监测,进而建立吹灰优化模型以及制定吹灰策略,最终搭建受热面积灰监测及吹灰优化软件系统,为电厂运行人员提供参考与运行指导。本文以污染率为受热面积灰监测指标间接反映受热面的积灰程度,基于受热面传热平衡原理搭建受热面积灰监测模型,引入集总参数动态补偿修正模型对稳定负荷下建立的积灰监测模型进行改进,从而实现全负荷工况下对流及半辐射受热面的积灰监测。以某台650MW超临界锅炉机组作为实施对象,采集相关热工参数进行预处理后基于建立的积灰监测模型进行计算,结果表明:稳定负荷下,基于积灰监测模型计算得到的受热面污染率可以较为准确的反映受热面的实际积灰情况;变负荷下,考虑蓄热量改进后的受热面积灰监测动态模型对负荷变化的自适应能力更强,在一定程度上可以修正负荷变化对污染率的影响,说明本文建立的积灰监测模型可实现全负荷工况下受热面的积灰监测。根据搭建的受热面积灰监测模型的计算结果,考虑吹灰带来的换热量收益与吹灰蒸汽消耗,建立了一种单位时间内吹灰净收益最大的吹灰优化模型,通过求解目标函数,计算得到积灰时长和吹灰时长,从而解决吹灰策略中“何时吹”、“吹多久”的关键问题。以650MW超临界锅炉机组的屏式过热器为示范受热面基于吹灰优化模型进行计算,获得了最佳的积灰时长与吹灰时长,并与原吹灰方式以及另一种基于单位时间内传热量最大的吹灰优化模型进行比较,验证了本文吹灰优化模型的优化效果。同时,在现场进行了吹灰器效果试验以及危险壁温监控试验,通过总结试验结论与现场实际运行经验,分析讨论了吹灰器的选择性投入、过热器再热器危险点壁温控制、排烟温度控制、主汽温度控制、再热蒸汽温度控制以及非正常运行工况等多个角度,进而制定了考虑经济边界与安全边界、对工程实际更具参考意义的吹灰策略。在实现了受热面的积灰监测以及吹灰优化的基础上,在Microsoft Visual Studio 2015开发环境中,基于B/S架构设计并搭建了Windows应用程序及Web应用程序,并采用My SQL数据库管理系统整合有效数据,搭建了锅炉对流及半辐射受热面积灰在线监测及吹灰优化系统平台,并于某两台650MW超临界锅炉机组成功运行应用,验证了系统平台的可行性与可靠性。
杨跃[5]（2020）在《清洁能源展示系统设计与实现》文中研究说明清洁能源展示系统主要是针对传统电力系统不能满足对清洁能源电力情况进行深入的分析及其展示（如:风、光）所进行的一项研究。清洁能源地域分布广泛,并受到各种气象环境和地理的影响,当遇到暴雨、雷电、冰雪、落物等自然及外部环境因素变化时,会导致现场人员采集数据困难、效率低下等问题,影响电力系统的实时展现。为了提高清洁能源的管理水平,保障电力系统运行的可靠性,本文的目的就是要设计实现一套性能可靠、功能丰富的清洁能源展示系统。论文在调查了目前我国清洁能源工作、深入研究清洁能源展示过程的基础上,采用MVC设计模式和UML描述工具,以系统用例图和软件结构图的方式完成了系统需求分析和总体框架设计,并对断面和场站之间的发电、限电情况进行分析。利用Oracle数据库、DM数据库、Java语言、SSH框架等,在Eclipse、FineReport、Tomcat环境下实现了包括基础资料分析、运行信息、新能源理论发电能力、消纳分析等模块的清洁能源展示系统。针对场站拓扑结构之间的消纳的重要性,论文最后采用基于模拟退火算法拓扑结构进行研究分析,详细的描述了拓扑结构对清洁能源消纳能力的影响。论文研究并实现的清洁能源展示系统已经投入公司内部使用。该系统能够极大的满足电力工作人员的需求,并使其及时掌握清洁能源的运行状况,不仅提高工作效率,还有效降低风险发生,达到了预期研究的目的。
刘鑫[6]（2020）在《虚拟电厂的经济调度与优化配置研究》文中提出随着社会经济和科技的不断发展,能源和环境问题日益突出,可再生能源发电系统受到广泛的关注。虽然分布式电源提高了能源的经济性环保性,但其出力的波动性和随机性导致电网运行的波动性更大,实时功率平衡难以控制,分布式发电的经济效益较低。虚拟电厂作为一种新型的分布式电源协调控制与能量管理技术,在促进可再生能源消纳,保障电网安全运行等方面发挥着至关重要的作用。在此背景下,本文从市场竞标、优化配置、经济调度三个方面针对虚拟电厂的经济性进行研究,并开发了分布式电源聚类等值平台。首先,本文在分析了国外电力市场交易机制的基础上,提出了虚拟电厂参与市场交易的商业模式,构建了基于需求响应虚拟电厂的竞标模型,从市场交易的角度分析竞标策略对虚拟电厂经济性影响。其次,针对虚拟电厂优化配置问题,提出一种虚拟电厂中储能系统的随机优化配置方法以提高虚拟电厂的运行收益。分别从储能系统的建设和运行两个层次,对虚拟电厂中储能的接入位置、容量和电池类型进行优化。通过算例仿真,验证了该模型的实用性和有效性。针对虚拟电厂经济调度问题,在典型电力市场环境下,对虚拟电厂交易的风险成本进行建模。同时以虚拟电厂收益最高、用户购电成本最低为目标函数,构建了虚拟电厂与柔性负荷之间的主从博弈模型。通过算例仿真,分析了运营方式、负荷类型、负荷率及投标方式对虚拟电厂经济性的影响。最后,本文基于Visual Studio软件研发了可视化的虚拟电厂中分布式电源集群聚类等值平台。该平台能够支持大规模、多类型分布式电源的稳态、动态、电磁暂态等值计算。在满足用户多元化需求情况下有效地提高计算效率,为大规模分布式电源并网仿真分析提供基础服务。
刘森,张书维,侯玉洁[7]（2020）在《3D打印技术专业“三教”改革探索》文中研究表明根据国家对职业教育深化改革的最新要求,解读当前"三教"改革对于职教教育紧迫性和必要性,本文以3D打印技术专业为切入点,深层次分析3D打印技术专业在教师、教材、教法（"三教"）改革时所面临的实际问题,并对"三教"改革的一些具体方案可行性和实际效果进行了探讨。
丁伟[8]（2019）在《基于数据聚类的机组优化运行目标值研究》文中进行了进一步梳理优化运行对于保证机组运行的安全性与经济性具有重要作用,优化运行目标值的确定方法是其中重要的研究内容。机组历史运行数据可以为机组优化运行提供大量建模样本,但运行数据中存在分布混杂、特征提取困难、分布不均匀等问题,因此需要有针对性地研究并应用合适的数据挖掘方法。本文以某660MW机组为研究对象,围绕基于数据聚类的优化运行目标值确定方法开展研究工作,主要研究内容包括:首先,提出了一种数据离散化方法,利用有序聚类算法对升序排列的数据样本进行聚类得到最佳的离散化区间,并以煤质数据离散化为例,实现了煤质数据的有效归类。将提出的离散化方法与粗糙集理论相结合,提出了一种属性重要度计算方法,可解决热工数据特征提取困难的问题。基于离散化方法提出了一种下采样方法,可以获得分布均匀的数据样本。其次,为得到求取运行参数目标值所需的机组负荷预测值,提出了一种基于聚类分析和HMF的负荷预测方法,将预测时间点之前几个小时的负荷序列与同时段的历史负荷数据进行相似性匹配,利用最相似日的负荷变化趋势对未来负荷做出预测。相比传统的ARMA预测算法,该方法具有更高的预测精度。再者,针对热工数据工况众多、聚类效率不高等问题,提出了一种能够自动确定聚类中心的改进密度峰值聚类算法,并利用该算法对脱硫系统的可控特征参数进行数据聚类,划分得到不同运行工况,以脱硫变动成本和环保税之和为指标对各工况进行经济性评价,得到了脱硫系统目标运行工况以及目标运行参数。以各边界条件下的平均成本最低为指标,得到了脱硫系统SO2出口浓度排放目标值。此外,针对热工数据各特征参数分布的紧密程度不同、数据动态增加等问题,提出了一种特征加权聚类算法,通过将新增数据点划分到已有类簇中,使得聚类中心在增量数据下能够不断更新。利用该算法对机组煤耗目标值进行挖掘,得到了各个工况的煤耗目标值,并且实现了煤耗目标值的实时更新。最后,开发了机组目标值优化运行软件,可实时指导现场运行。
张泽浩[9]（2019）在《考虑风光及需求不确定性的园区分布式能源虚拟电厂运行经济优化研究》文中进行了进一步梳理目前,随着环境问题的日趋严重和一次能源的日益枯竭,由于便利性及环境友好性等特点,以风力发电和光伏发电为代表的可再生能源已经得到了快速地发展。然而,由于风速和光照强度具有强烈的随机性和波动性,为可再生能源大规模并网造成了很大的阻碍。此外,我国冬季电热需求巨大,电热耦合需求的不确定性也对系统的运行提出了挑战。为了促进可再生能源的大规模并网,本文分别从供给端和需求端出发,对可再生能源并网时可能出现的供给和需求侧不确定性因素进行分析,在此基础上对园区虚拟电厂的运行经济优化进行了讨论。首先,本文从电源供给侧出发,介绍了传统的风光出力预测模型,考虑风光出力的时间序列特征,使用动态化参数对拉丁超立方抽样进行改进;其次,本文从用户需求侧出发,沿用改进算法预测电热负荷,提出以“削峰填谷”效果为标准的需求响应评价体系,并分析其社会福利改善效果;最后,本文将供需数据与园区分布式能源相结合,构建了园区多能源系统,讨论其最优运行策略。算例结果表明,在供给端所提出的预测方法在我国北方未出现极端气象波动的特定场景下是有效的,在增加准确度的同时显着降低了误差;需求响应对电负荷的“削峰填谷”效果优于热负荷,并且其实施数量正相关于社会福利水平的改善效果;整合多能源系统后,配合储热装置和需求响应使其表现出了良好的联合优化效果,并且可以通过优化储能装置的容量设置,实现系统的运行经济优化,为园区电热耦合虚拟电厂的构建和运行提供一定的参考和借鉴。
左鹏[10]（2019）在《燃煤电站关键状态在线监测与吹灰优化研究》文中指出目前我国电能供给的约三分之二依赖火力发电。燃煤机组在线监测、运行优化还有很多难题需要攻克。工艺进步、发展高参数燃煤机组是提高火电机组能效的首要途径。但不论机组类型如何,先进的运行优化方案以及控制技术都能进一步提高燃煤电站能效、降低机组煤耗水平。本文以燃煤机组的节能降耗为目标,开展对燃煤机组锅炉侧的机理建模、炉膛出口烟温实时估计和吹灰优化方法研究。（1）基于锅炉侧子系统的传热和运行机理建立了燃煤机组锅炉侧主要受热面的机理模型、金属壁能量补偿模型。总结了各项热损失的计算方法。（2）在锅炉侧各受热面的机理模型基础上,提出了一种基于汽水侧工质质量和能量动态衡算的炉膛出口烟气平均温度实时估计方法。并利用实际机组的历史运行数据进行拟在线仿真验证。（3）将锅炉侧受热面分为三类,对三类受热面分别建立了灰污状况软测量模型。在此基础上以吹灰收益最大化的为目标对吹灰时长和吹灰频率进行寻优,并综合安全性考虑,给出了吹灰策略,为运行人员进行优化吹灰,提高机组运行效率提供参考。（4）采用主流的软件开发技术,开发了燃煤电站实时监测和吹灰优化系统平台,该系统可以实现与DCS系统实时交互、锅炉侧关键变量的在线监测、基于B/S模式的人机交互、吹灰监测及优化等功能。
二、基于Web的电厂经济性分析系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于Web的电厂经济性分析系统（论文提纲范文）
（1）基于机器学习算法的核电机组出力优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 中国核电发展概况 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容和方法 |
| 2 随机森林回归模型 |
| 2.1 随机森林算法简介 |
| 2.2 数据预处理 |
| 2.2.1 离群点检测 |
| 2.2.2 无量纲化处理 |
| 2.3 随机森林调参 |
| 2.4 结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 LSTM时间序列模型 |
| 3.1 从RNN到 LSTM |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 STL分解 |
| 3.2.2 无量纲化处理 |
| 3.3 模型训练 |
| 3.3.1 神经网络优化算法 |
| 3.3.2 过拟合解决方法 |
| 3.3.3 LSTM时间序列模型结构 |
| 3.3.4 多步预测方法 |
| 3.4 结果分析 |
| 3.4.1 夏季工况预测结果 |
| 3.4.2 冬季工况预测结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 电功率设定值优化曲线 |
| 4.1 夏季工况电功率设定值优化曲线 |
| 4.2 冬季工况电功率设定值优化曲线 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 核电机组出力优化WEB应用 |
| 5.1 程序开发及运行环境 |
| 5.2 程序使用说明 |
| 5.3 模型的重新训练 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（2）华能东山电厂成本效益分析优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内研究现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.3.3 国内外研究评述 |
| 1.4 研究思路与方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 1.5.1 发电供热成本分摊优化 |
| 1.5.2 发电、供热利润与收益平衡点计算优化 |
| 1.5.3 机组实时的最优发电功率和供热功率计算优化 |
| 1.5.4 生产运行方式选择优化 |
| 第2章 相关理论与方法 |
| 2.1 成本效益分析理论 |
| 2.1.1 本量利理论 |
| 2.1.2 回归分析 |
| 2.2 燃气-蒸汽热电联产生产过程及成本分析 |
| 2.2.1 燃气-蒸汽热电联产生产过程 |
| 2.2.2 燃气-蒸汽热电联产成本分析 |
| 2.3 可变成本分摊方法 |
| 2.4 固定成本分摊方法 |
| 第3章 华能东山电厂成本效益分析方法及存在的问题 |
| 3.1 企业介绍 |
| 3.2 现行成本效益分析方法 |
| 3.2.1 气耗计算方法 |
| 3.2.2 成本分摊方法 |
| 3.2.3 利润计算方法 |
| 3.2.4 运行决策方式 |
| 3.3 华能东山电厂成本效益分析存在的问题 |
| 3.3.1 机组气耗数据不准确 |
| 3.3.2 发电供热成本分摊结果不准确 |
| 3.3.3 无法实时作出生产经营决策 |
| 3.3.4 无法进行有效的成本管理 |
| 3.3.5 无法充分调动人员创造效益的积极性 |
| 第4章 华能东山电厂热电成本分摊计算优化 |
| 4.1 成本分摊方法优化 |
| 4.2 计算步骤 |
| 4.3 计算示例 |
| 第5章 华能东山电厂成本经济效益优化模型 |
| 5.1 基础数据采集 |
| 5.2 拟合机组气耗量曲线 |
| 5.3 发电与供热固定成本分摊方法优化 |
| 5.3.1 发电与供热之间固定成本分摊方法 |
| 5.3.2 厂用电分摊方法优化 |
| 5.4 平均成本优化 |
| 5.5 经济效益核算优化 |
| 5.5.1 经济效益优化模型 |
| 5.5.2 计算示例 |
| 第6章 华能东山电厂运行决策优化 |
| 6.1 收益与利润平衡点计算优化 |
| 6.2 热电比转换比计算优化 |
| 6.3 最优机组运行方案选择优化 |
| 6.4 固定供热量下的最大发电功率计算优化 |
| 第7章 成本效益计算优化模型应用 |
| 7.1 生产决策 |
| 7.2 电力市场交易 |
| 7.3 人员绩效评价体系 |
| 结语与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A:联合循环机组主要实时测点数据 |
| 1 一拖一纯凝数据 |
| 2 二拖一纯凝数据 |
| 3 一拖一抽凝数据 |
| 4 二拖一抽凝数据 |
| 5 一拖一背压数据 |
| 6 二拖一背压数据 |
| 附录 B:计算程序 |
| 1 气耗率曲线计算程序 |
| 2 成本分摊优化程序 |
| 3 效益计算优化程序 |
| 4 利润平衡点与热电转换计算程序 |
（3）综合能源系统的供需双侧效益协调优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 电-气综合能源系统需求响应研究现状 |
| 1.2.2 面向综合能源系统的能源市场的研究现状 |
| 1.2.3 风力发电不确定性模型的研究现状 |
| 1.3 课题主要内容 |
| 第2章 广义需求响应下的电-气综合能源系统经济运行 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电-气综合能源系统模型构建 |
| 2.2.1 目标函数选取 |
| 2.2.2 电力系统约束 |
| 2.2.3 天然气系统约束 |
| 2.3 用户需求响应模型 |
| 2.4 天然气管道气流方程线性化 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 计及用户总效益的供需双侧综合能源市场博弈分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 用户侧效益模型 |
| 3.3 能源市场博弈模型分析 |
| 3.4 纳什均衡存在证明及模型求解思路 |
| 3.4.1 纳什均衡存在证明 |
| 3.4.2 博弈模型求解 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 考虑风电和需求响应不确定性的综合能源系统优化调度 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模糊模型优化 |
| 4.3 模糊模型求解 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 供需双侧协调优化在园区能源系统中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统开发与搭建 |
| 5.2.1 系统关键技术 |
| 5.2.2 运行控制模块软件构架 |
| 5.2.3 前端开发架构 |
| 5.3 相关系统技术路线介绍 |
| 5.3.1 广义需求响应作用下的能源系统经济运行 |
| 5.3.2 基于虚拟电厂售电业务的电力市场分析 |
| 5.3.3 基于新能源出力及需求响应不确定性的源核预测 |
| 5.4 功能展示 |
| 5.4.1 登录系统 |
| 5.4.2 源荷预测 |
| 5.4.3 电力市场 |
| 5.4.4 优化调度 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表或录用的我论文及科研成果 |
（4）电站锅炉对流及半辐射受热面积灰监测及吹灰优化系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 受热面积灰结渣机理 |
| 1.1.2 受热面积灰的危害 |
| 1.1.3 吹灰现状及吹灰优化系统的必要性 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 锅炉受热面积灰监测研究现状 |
| 1.2.2 锅炉受热面吹灰优化研究现状 |
| 1.2.3 锅炉受热面吹灰优化系统应用现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及技术路线 |
| 1.4 小结 |
| 第二章 对流及半辐射受热面积灰监测模型研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 积灰监测指标 |
| 2.3 积灰监测模型 |
| 2.3.1 实际传热系数的计算 |
| 2.3.2 理想传热系数的计算 |
| 2.3.3 污染率的计算流程 |
| 2.3.4 模型验证及结果分析 |
| 2.4 变负荷工况下的积灰监测模型 |
| 2.4.1 变负荷工况对模型的影响分析 |
| 2.4.2 变负荷工况下污染率的计算 |
| 2.4.3 模型验证及结果分析 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 对流及半辐射受热面吹灰优化模型研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 吹灰优化模型的建立 |
| 3.2.1 受热面积灰变化预测模型 |
| 3.2.2 受热面吹灰成本及收益的分析 |
| 3.2.3 单位时间吹灰净收益最大模型 |
| 3.3 实例计算与分析 |
| 3.3.1 具体实现流程 |
| 3.3.2 计算结果及分析 |
| 3.3.3 不同吹灰优化模型的对比 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 对流及半辐射受热面吹灰策略制定 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电厂吹灰试验 |
| 4.2.1 试验对象概况 |
| 4.2.2 吹灰器效果试验 |
| 4.2.3 危险壁温监控试验 |
| 4.3 吹灰策略的制定 |
| 4.3.1 吹灰器的选择性投入 |
| 4.3.2 过热器、再热器危险点壁温控制 |
| 4.3.3 排烟温度控制 |
| 4.3.4 主汽温度控制 |
| 4.3.5 再热蒸汽温度控制 |
| 4.3.6 非正常运行工况 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 积灰监测及吹灰优化系统现场应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统架构设计 |
| 5.2.1 B/S架构 |
| 5.2.2 本系统整体架构 |
| 5.3 系统关键模块 |
| 5.3.1 核心计算程序模块 |
| 5.3.2 数据储存模块 |
| 5.3.3 网页发布模块 |
| 5.4 积灰监测及吹灰优化系统现场应用 |
| 5.4.1 系统平台展示 |
| 5.4.2 系统平台验证 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
| 致谢 |
（5）清洁能源展示系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及其意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本课题来源及研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 系统开发相关技术 |
| 2.1 MVC与相关框架 |
| 2.1.1 MVC设计模式 |
| 2.1.2 Struts2 框架概述 |
| 2.1.3 Spring框架概述 |
| 2.1.4 Hibernate框架概述 |
| 2.2 MyBatis技术 |
| 2.3 基于SSH的分层体系结构 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 需求分析和实现环境 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 业务需求 |
| 3.1.2 功能需求 |
| 3.2 系统实现环境 |
| 3.3 系统功能 |
| 3.4 系统用例分析 |
| 3.5 区域断面分析 |
| 3.6 风电消纳算法分析 |
| 3.6.1 风电日负荷特性 |
| 3.6.2 风电等效容量系数 |
| 3.6.3 电网平均调峰裕度 |
| 3.6.4 电网风电消纳能力计算 |
| 3.7 典型系统风电消纳能力计算 |
| 3.7.1 计算条件 |
| 3.7.2 计算结果及其分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 系统详细设计 |
| 4.1 设计原则 |
| 4.2 功能模块设计 |
| 4.2.1 基础资料分析模块 |
| 4.2.2 运行信息模块 |
| 4.2.3 新能源理论发电能力模块 |
| 4.2.4 消纳分析模块 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 数据库概念设计 |
| 4.3.2 数据库逻辑设计 |
| 4.4 系统体系结构设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 清洁能源展示系统实现 |
| 5.1 系统管理模块 |
| 5.2 基础资料分析模块 |
| 5.3 运行信息模块 |
| 5.4 新能源理论发电能力模块 |
| 5.5 消纳分析模块 |
| 5.6 场站拓扑结构消纳算法分析 |
| 5.6.1 基于模拟退火算法场站拓扑结构分析 |
| 5.6.2 实验结果分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
（6）虚拟电厂的经济调度与优化配置研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 虚拟电厂技术研究现状 |
| 1.3 储能系统优化配置研究现状 |
| 1.4 本文的研究工作 |
| 第二章 电力市场中虚拟电厂的竞标策略 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 分布式电源的建模 |
| 2.2.1 光伏发电建模 |
| 2.2.2 风机发电建模 |
| 2.2.3 电动汽车建模 |
| 2.3 虚拟电厂的运行机制 |
| 2.3.1 虚拟电厂的运行框架 |
| 2.3.2 电力市场的交易机制 |
| 2.3.3 市场环境下虚拟电厂的运行机制 |
| 2.4 虚拟电厂的竞标模型 |
| 2.4.1 传统机组竞标模型 |
| 2.4.2 虚拟电厂竞标模型 |
| 2.4.3 电力市场出清条件 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.5.1 算例系统 |
| 2.5.2 竞标优化结果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 虚拟电厂中储能系统的优化配置 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 考虑不确定性的场景集生成 |
| 3.2.1 光伏出力场景集 |
| 3.2.2 负荷预测误差场景集 |
| 3.2.3 燃气轮机出力景集 |
| 3.3 储能系统优化配置的双层规划模型 |
| 3.3.1 上层优化模型 |
| 3.3.2 下层优化模型 |
| 3.3.3 双层规划模型的求解方法 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 算例系统 |
| 3.4.2 储能优化配置结果 |
| 3.4.3 虚拟电厂经济性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于主从博弈模型的虚拟电厂经济调度 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 虚拟电厂的系统结构 |
| 4.3 虚拟电厂风险成本分析 |
| 4.3.1 虚拟电厂交易建模 |
| 4.3.2 用户购电成本建模 |
| 4.3.3 风险成本分析 |
| 4.4 虚拟电厂主从博弈模型 |
| 4.4.1 虚拟电厂与柔性负荷主从博弈模型 |
| 4.4.2 求解方法 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 算例系统 |
| 4.5.2 运营方式对虚拟电厂经济性的影响 |
| 4.5.3 负荷类型对虚拟电厂经济性的影响 |
| 4.5.4 管理者的竞标类型对虚拟电厂经济性的影响 |
| 4.5.5 负荷率对虚拟电厂经济性的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 分布式电源集群聚类等值平台开发 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 集群聚类等值平台的系统设计 |
| 5.3 集群聚类等值平台的功能实现 |
| 5.3.1 视图层模块开发 |
| 5.3.2 数据层模块开发 |
| 5.3.3 算法层模块开发 |
| 5.4 集群聚类等值平台运行测试 |
| 5.4.1 操作流程 |
| 5.4.2 算例系统测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 本文结论 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（7）3D打印技术专业“三教”改革探索（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 3D打印技术专业“三教”面临的突出问题 |
| 1.1 师资团队的教学素养相对偏差 |
| 1.2 3D打印技术专业教材不成体系，资源匮乏 |
| 1.3 教法难以提升学生参与的主动性 |
| 2 3D打印技术应用专业“三教”改革措施 |
| 2.1 通过“名师引领、双元结构、分工协作”的准则塑造团队 |
| 2.1.1 依托有较强影响力的带头人，有效开发名师所具备的引领示范效果 |
| 2.1.2 邀请大师授教，提升人才的技术与技能水准 |
| 2.2 推进“学生主体、育训结合、因材施教”的教材变革 |
| 2.2.1 设计活页式3D打印教材 |
| 2.2.2 灵活使用信息化技术，形成立体化的教学 |
| 2.3 创新推行“三个课堂”教学模式，推进教法改革 |
| 2.3.1 采取线上、线下的混合式教法 |
| 2.3.2 构建与推进更具创新性的“三个课堂”模式 |
（8）基于数据聚类的机组优化运行目标值研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 聚类算法研究现状 |
| 1.2.2 机组运行目标值研究现状 |
| 1.3 目前存在的问题 |
| 1.4 本文主要内容 |
| 第二章 基于有序聚类的热工过程数据离散化方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于有序聚类的离散化方法 |
| 2.2.1 DOC算法计算流程 |
| 2.2.2 DOC算法测试 |
| 2.2.3 煤质数据离散化与煤质分类 |
| 2.3 基于DOC算法的属性重要度计算方法 |
| 2.3.1 粗糙集理论 |
| 2.3.2 属性重要度计算方法 |
| 2.3.3 脱硫系统属性重要度计算实例 |
| 2.4 基于DOC算法的下采样方法 |
| 2.4.1 下采样方法 |
| 2.4.2 基于下采样的SO2 出口浓度预测模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于聚类分析和HMF的目标值边界条件确定方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于kmeans聚类分析的机组负荷特性研究 |
| 3.2.1 kmeans聚类分析方法 |
| 3.2.2 某660MW机组负荷特性研究 |
| 3.3 HMF机组负荷预测方法 |
| 3.3.1 时间序列相似性 |
| 3.3.2 HMF算法流程 |
| 3.4 660MW机组负荷预测实例 |
| 3.4.1 建模数据获取与处理 |
| 3.4.2 模型参数确定 |
| 3.4.3 模型准确性测试 |
| 3.4.4 模型对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于改进密度峰值聚类的脱硫系统运行目标值研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 密度峰值聚类算法 |
| 4.2.1 DPC算法原理 |
| 4.2.2 DPC算法实例 |
| 4.2.3 DPC算法缺陷分析 |
| 4.3 基于层次聚类的改进密度峰值聚类算法 |
| 4.3.1 DPHC算法流程 |
| 4.3.2 聚类评价指标 |
| 4.3.3 DPHC算法测试 |
| 4.4 脱硫系统优化运行目标值研究 |
| 4.4.1 脱硫系统组成 |
| 4.4.2 脱硫系统成本分析 |
| 4.4.3 优化运行目标值确定策略 |
| 4.5 脱硫系统运行目标值挖掘实例 |
| 4.5.1 脱硫系统运行目标工况库 |
| 4.5.2 出口浓度排放目标值 |
| 4.6 脱硫系统优化运行指导实例 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于特征加权聚类和增量数据的机组煤耗目标值研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 FWCM特征加权聚类算法 |
| 5.2.1 FWCM算法原理 |
| 5.2.2 FWCM算法流程 |
| 5.2.3 测试算例 |
| 5.3 某660MW机组煤耗目标值挖掘实例 |
| 5.3.1 煤耗特征参数提取 |
| 5.3.2 煤耗目标值获取 |
| 5.3.3 煤耗目标值工况库 |
| 5.4 基于增量数据的目标值更新方法 |
| 5.4.1 聚类中心更新方法 |
| 5.4.2 目标值更新实例 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 机组目标值优化运行软件开发与应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 目标值优化运行软件 |
| 6.2.1 软件需求分析 |
| 6.2.2 软件基本框架 |
| 6.2.3 软件平台功能 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 论文的主要工作 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）考虑风光及需求不确定性的园区分布式能源虚拟电厂运行经济优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论及文献综述 |
| 1.1 绪论 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.1.3 文章创新点 |
| 1.1.4 文章组织与架构 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 关于风光出力预测算法的研究现状 |
| 1.2.2 关于需求响应及社会福利分析的研究现状 |
| 1.2.3 关于虚拟电厂的研究现状 |
| 第2章 风光出力预测模型及技术改进 |
| 2.1 风光预测模型及参数选择 |
| 2.1.1 传统风光出力预测模型 |
| 2.1.2 模拟参数选择 |
| 2.2 场景模拟方法 |
| 2.2.1 蒙特卡罗模拟 |
| 2.2.2 拉丁超级方抽样模拟 |
| 2.2.3 改进型拉丁超级方抽样 |
| 2.3 场景筛选方法 |
| 2.3.1 K-means场景筛选方法 |
| 2.3.2 场景筛选步骤 |
| 2.4 改进效果评估方法 |
| 2.4.1 残差平方和分析 |
| 2.4.2 拟合优度分析 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.5.1 基础数据 |
| 2.5.2 传统方法模拟结果 |
| 2.5.3 改进算法模拟结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 电热耦合需求响应模型及社会福利分析 |
| 3.1 需求不确定性分析 |
| 3.1.1 电力需求数量不确定性 |
| 3.1.2 电力需求价格弹性的不确定性 |
| 3.2 电热耦合需求响应模型 |
| 3.2.1 激励型需求响应模型 |
| 3.2.2 价格型需求响应模型 |
| 3.2.3 算例分析 |
| 3.3 社会福利水平分析 |
| 3.3.1 假设条件 |
| 3.3.2 谷时段需求响应前后社会福利变化 |
| 3.3.3 峰时段需求响应前后社会福利变化 |
| 3.3.4 需求响应总体社会福利变化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 计及热负荷的虚拟电厂随机调度优化模型 |
| 4.1 多能源系统结构介绍 |
| 4.1.1 基本结构及电源设置 |
| 4.1.2 发电机组出力模型 |
| 4.1.3 产热机组出力模型 |
| 4.2 多能源系统多目标随机调度优化模型 |
| 4.2.1 多目标函数 |
| 4.2.2 运行约束条件 |
| 4.3 多目标模型求解方法 |
| 4.3.1 线性化处理 |
| 4.3.2 综合目标函数 |
| 4.4 多能源系统运行情景设定 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 基础数据 |
| 4.5.2 算例结果 |
| 4.5.3 结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 结论与建议 |
| 参考文献 |
| 附录A 动态形状参数及规模参数 |
| 硕士期间研究成果 |
| 致谢 |
（10）燃煤电站关键状态在线监测与吹灰优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 燃煤机组锅炉侧机理模型 |
| 1.2.2 机组炉膛出口烟温实时估计 |
| 1.2.3 锅炉全流程受热面的灰污监测 |
| 1.2.4 吹灰优化 |
| 1.3 论文的主要内容与章节安排 |
| 第二章 燃煤机组锅炉侧机理模型 |
| 2.1 燃煤机组工艺流程概述 |
| 2.2 燃煤机组锅炉侧机理建模 |
| 2.2.1 蒸发系统模型 |
| 2.2.2 换热器系统模型 |
| 2.2.3 金属壁能量补偿模型 |
| 2.2.4 热损失模型 |
| 2.2.5 空预器能量平衡模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于全流程机理模型的机组炉膛出口烟温估计方法 |
| 3.1 炉膛出口能量实时估计 |
| 3.2 烟气成份实时估计 |
| 3.3 炉膛出口烟温在线估计方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 燃煤电站锅炉灰污监测及吹灰优化 |
| 4.1 燃煤电站锅炉主要受热面灰污监测方法 |
| 4.1.1 辐射受热面灰污状态监测模型 |
| 4.1.2 对流及半对流半辐射受热面灰污状态监测模型 |
| 4.1.3 回转式空预器灰污状态监测模型 |
| 4.2 燃煤电站锅炉吹灰优化方案 |
| 4.2.1 灰污预测模型 |
| 4.2.2 吹灰收益计算 |
| 4.2.3 吹灰支出的计算 |
| 4.2.4 优化吹灰方案 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 燃煤电站实时监测及吹灰优化系统平台开发 |
| 5.1 平台架构简介 |
| 5.2 基于Matlab的 OPC数据获取模块开发 |
| 5.3 Web系统开发 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 符号说明 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
四、基于Web的电厂经济性分析系统（论文参考文献）
- [1]基于机器学习算法的核电机组出力优化研究[D]. 吴恺逾. 浙江大学, 2021(09)
- [2]华能东山电厂成本效益分析优化研究[D]. 王洪昊. 兰州理工大学, 2021
- [3]综合能源系统的供需双侧效益协调优化研究[D]. 张通. 浙江大学, 2021
- [4]电站锅炉对流及半辐射受热面积灰监测及吹灰优化系统研究[D]. 刘鑫雅. 东南大学, 2020(01)
- [5]清洁能源展示系统设计与实现[D]. 杨跃. 西安石油大学, 2020(12)
- [6]虚拟电厂的经济调度与优化配置研究[D]. 刘鑫. 合肥工业大学, 2020(02)
- [7]3D打印技术专业“三教”改革探索[J]. 刘森,张书维,侯玉洁. 数码世界, 2020(04)
- [8]基于数据聚类的机组优化运行目标值研究[D]. 丁伟. 东南大学, 2019(06)
- [9]考虑风光及需求不确定性的园区分布式能源虚拟电厂运行经济优化研究[D]. 张泽浩. 中国石油大学(北京), 2019(02)
- [10]燃煤电站关键状态在线监测与吹灰优化研究[D]. 左鹏. 上海交通大学, 2019(06)