一、日本集中供热(冷)系统的事业性评价初探（论文文献综述）
沈晓峰[1]（2017）在《基于模糊神经网络的供热管网故障损坏程度诊断分析》文中研究指明随着经济的快速发展,城镇化集中供热规模不断增加,随之而来的是供热故障的发生。伴随计算机技术的不断进步,为了提高供热系统的经济效益和社会效益,利用智能化手段对集中供热系统进行实时监控和管理是现代发展的趋势。本文尝试用模糊神经网络诊断供热管网故障损坏程度,主要做了以下几方面的研究工作:本文总结供热管网故障诊断常用的智能方法,以及供热系统国内外发展现状、供热事故研究现状、供热管网故障诊断研究和进展。概述BP神经网络和模糊逻辑系统的基本理论知识。对邯郸市热力公司供热系统情况进行统计,通过举例供热管网故障案例证明预测供热系统故障的重要性,为供热管网运行提出建议。分析供热管网故障原因并提出应对故障的措施。采用BP神经网络为模型对供热管网进行诊断,运用MATLAB软件实现了模型的训练和仿真,结果证明了BP神经网络可以用于故障诊断,但是也发现了BP神经网路存在很多劣势。为了避免模型的缺点,本文决定将BP神经网络和模糊逻辑系统结合在一起用于供热管网故障诊断分析。运用隶属度函数将样本数据模糊化,根据模糊规则和模糊推理结合BP神经网络形成模糊神经网络结构,从而对供热管网进行诊断。以邯郸市热力管网故障损坏程度为例,输入因素为竣工时间、投运时间、管道管径,输出因素为故障损坏程度。运用MATLAB程序进行训练和仿真,仿真结果表明模糊神经网络比BP神经网络收敛速度快、准确率高,模糊神经网可以用在供热管网的故障损坏程度诊断。
王炎[2]（2016）在《济南热力多热源联网长输管线系统运行研究》文中进行了进一步梳理两个或两个以上热源构成的热网运行系统称为多热源联网供热系统,其共同为用户供热。供热规模的不断扩大,使多热源联网系统得到越来越广泛的应用,其在提高管网运行安全可靠性、解决热源和负荷的不匹配、节能降耗、降低运行成本等方面与传统单热源供热系统相比都表现出极大的优势。本研究对已有相关研究成果进行综述后,基于济南市东部城区集中供热问题,对该区域多热源联网供热模式进行分析,包括热源与管网的分析,运行工况分析,负荷调节方法及热源负荷分配与优化调度等,提出了济南东部城区多热源长输管网供热的热源调度、管网调节方法,并提出了长输管网应急切换方案。此外,本研究对长输管网进行了若干工况条件下的水力计算。研究表明,济南东部城区的多热源联网运行提高了供热系统的可靠性,降低了各热源的备用率,提高了基础热源的利用小时数,增强了管网的供热能力。对于机组间的运行调度,在满足供热系统总负荷的前提下,优先使低能耗热源满负荷运行,这样可以尽可能的降低总供热能耗。济南东部城区采取联网方式后,每个采暖季可节约煤、水、电等成本0.592亿元,从整体上提高了集中供热的经济效益。
郭佳[3]（2012）在《基于BP人工神经网络的供热管网安全结构模型》文中研究指明在经济迅猛发展，生活水平持续提高的背景下，我国的城镇化水平也在不断向前迈进，随之而来的是集中供热事业飞速发展。但随着集中供热行业的不断前进与扩大，越来越多的热网故障、事故也在困扰着人们，这些问题对热网的经济性、安全可靠性都有严重影响，其社会影响也不容忽视。本文分别从供热发展现状、供热事故的研究和进展、应急机制的研究、故障诊断的研究和进展四方面概述供热系统的研究现状。对北京市供热系统进行概述，阐述供热系统安全的重要性，并总结供热系统存在的主要安全问题。搜集北京市供热系统发生的安全事故案例，调查研究安全事故产生的根本原因、事故发生的详细过程、产生的危害后果和次生灾害，并提出供热系统中热源、热网以及换热站各类事故应对措施。在调查供热事故的发生和发展规律的基础上，我们总结了供热系统中的所有安全问题的细节，辨识了供热系统各组成部分的危险因素，并建立了供热系统的安全结构模型。在本文中，建立结构为10-13-5的BP神经网络模型。输入因素有腐蚀，疲劳裂纹，外力破坏，自然灾害和次生灾害，操作不当，保温层碳化，直径，故障时间，管道使用年限。输出是事故的等级。运用MATLAB神经网络工具箱，我们编程得到供热管网安全性评价模型。通过对测试样本进行测试，证明该模型的准确性是可以接受的。
韩传忠[4]（2011）在《一种区域供冷供热系统能耗模拟方法的研究》文中研究指明建筑能耗是国民经济能耗的大户,而建筑能耗中很大一部分用于建筑的供冷供热。如何降低建筑的供冷供热能耗、提高系统运行效率对建筑节能有非常重要的作用。区域供冷供热系统因其高效的运行效率受到越来越多的关注,然而如何设计区域供冷供热系统是一个难题,常规的方法主要是采用单位面积负荷指标法估算出各单体建筑的负荷,再把各单体建筑的负荷简单叠加,然后乘以同时使用系数,这是一种静态的方法,不能反映区域中负荷的时间变化特性以及在相应负荷下的系统运行能耗。本文以区域建筑动态负荷库和TRNSYS供冷供热系统模型库为基础,开发了一种可以计算区域动态负荷并模拟区域供冷供热系统运行能耗的软件。本文首先分析负荷影响因素,建立城市典型建筑模型并应用模拟软件对典型建筑模型进行负荷模拟,得到典型建筑的动态负荷。其次应用数据库技术对动态负荷库进行概念设计和逻辑设计,构建城市建筑动态负荷库。对区域供冷供热系统进行分类,分析每种系统的管网特性、控制策略以及相应系统中各个设备的数学模型；在TRNSYS中建立每种供冷供热系统的能耗模拟模型,并且应用TRNSYS中的TRNEdit功能对每种供冷供热系统的能耗模拟模型开发TRNSED应用程序,构建供冷供热系统模型库。应用Delphi软件开发动态负荷与能耗分析预测软件,该软件以建筑动态负荷库和供冷供热系统模型库为基础,可以计算和分析区域建筑动态负荷,并且调用TRNSYS中通过TRNEdit开发的TRNSED应用程序模拟区域供冷供热系统的运行能耗。本文以污水源热泵系统夏季运行能耗模拟为例说明软件的使用过程。
荆玲,韦新东,刘海燕,秦菲,尹军[5]（2007）在《集中供热(冷)评价方法研究及其应用》文中指出本文通过多标准分析方法,从三个方面——事业性、节能环保性、舒适防灾性,评价了日本现存的66个集中供热（冷）系统。从以上三个方面的相对重要性来讲,最强调的是商业利益;然而从评价项目的相对重要性的角度来讲,最强调的是热负荷（A5）、综合性能系数（B1）4、.186 8 kJ热需要量所相当的蓄热槽容量（C1）。综合评价中5种类型的优先顺序是3,4,1,2,5。22%的样本的评价结果是好的,而6%是不好的。另外,与单纯的线性求和的结果相比较,证明了多标准的综合评价结果是正确的。根据这篇论文提出的评价结果,我们可以找出现存的集中供热（冷）系统存在的问题和相应的改进方法。
韦新东,尹军,全贞花[6]（2001）在《日本集中供热(冷)系统的事业性评价初探》文中进行了进一步梳理本文根据对日本 6 6个有代表性的集中供热 （冷 ）系统的调查分析结果 ,采用多变量分析的评价方法 ,在对所选择确定的 8个评价指标进行相关分析和主成分分析的基础上 ,进行了事业性的分类与考察 ,并排列出影响集中供热 （冷 ）系统的 8个主要因素的作用顺序 .
二、日本集中供热(冷)系统的事业性评价初探（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、日本集中供热(冷)系统的事业性评价初探（论文提纲范文）
（1）基于模糊神经网络的供热管网故障损坏程度诊断分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究课题的目的及意义 |
| 1.1.1 研究课题的目的 |
| 1.1.2 研究课题的意义 |
| 1.2 供热管网故障诊断的常用智能方法 |
| 1.3 供热管网故障诊断国内外研究现状 |
| 1.3.1 供热发展国内外研究现状 |
| 1.3.2 供热事故研究现状 |
| 1.3.3 供热管网故障诊断的研究和进展 |
| 1.4 本文主要研究的内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 BP神经网络 |
| 2.1 神经网路理论基础 |
| 2.1.1 生物神经元的模型 |
| 2.1.2 人工神经元的模型 |
| 2.1.3 常见神经元的函数 |
| 2.1.4 神经网络的连接方式 |
| 2.1.5 神经网络的学习方式 |
| 2.1.6 神经网络的优势和不足 |
| 2.2 BP神经网路 |
| 2.2.1 BP神经网路的结构 |
| 2.2.2 BP神经网路的学习过程 |
| 2.3 BP神经网络设计 |
| 2.3.1 输入和输出样本集的准备 |
| 2.3.2 BP神经网络结构的设计 |
| 2.4 BP神经网络的不足与改进 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 模糊逻辑系统 |
| 3.1 模糊集合的基本概念 |
| 3.1.1 模糊集合的概述 |
| 3.1.2 模糊集合的表示方法 |
| 3.1.3 模糊集合的基本运算 |
| 3.2 隶属度函数建立及确定方法 |
| 3.2.1 隶属度函数的建立 |
| 3.2.2 隶属度函数的确定方法 |
| 3.3 模糊关系 |
| 3.4 模糊推理 |
| 3.4.1 模糊逻辑 |
| 3.4.2 模糊规则 |
| 3.4.3 模糊推理 |
| 3.5 模糊逻辑系统 |
| 3.5.1 模糊逻辑系统原理 |
| 3.5.2 模糊控制系统的设计方法 |
| 3.5.3 模糊控制系统存在的问题 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 邯郸市供热管网故障的调查分析 |
| 4.1 邯郸市热力公司简介及供热管网故障现状 |
| 4.1.1 邯郸市热力公司简介 |
| 4.1.2 供热管网发生故障案例 |
| 4.1.3 供热管网运行状况与建议 |
| 4.1.4 供热管网故障损坏程度统计 |
| 4.2 供热管网故障的原因 |
| 4.3 供热管网故障的应对措施 |
| 4.3.1 加强供热管网的防腐措施 |
| 4.3.2 加强维修队伍的建设 |
| 4.3.3 建立供热管网故障诊断和报警系统 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于模糊神经网络的供热管网故障损坏程度诊断分析 |
| 5.1 BP神经网路的训练与测试 |
| 5.1.1 供热管网故障样本数据准备 |
| 5.1.2 神经网络的训练参数 |
| 5.1.3 MATLAB编程 |
| 5.1.4 训练和预测结果分析 |
| 5.2 模糊逻辑和神经网络 |
| 5.2.1 模糊逻辑和神经网络的比较 |
| 5.2.2 模糊逻辑和神经网络的结合 |
| 5.3 几种基本模糊神经元 |
| 5.4 模糊神经网络控制器设计 |
| 5.4.1 模糊神经网络控制器的设计 |
| 5.4.2 模糊神经网络的学习算法 |
| 5.5 基于模糊神经网络的供热管网故障损坏程度分析的仿真 |
| 5.5.1 输入输出数据的确定 |
| 5.5.2 初始推理系统的生成 |
| 5.5.3 ANFIS模糊神经推理系统的训练 |
| 5.5.4 训练后的ANFIS模糊神经推理系统 |
| 5.5.5 测试ANFIS模糊神经网络系统 |
| 5.6 分析ANFIS模糊神经网络预测结果 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 |
（2）济南热力多热源联网长输管线系统运行研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 |
| 1.2 国内外相关领域的发展现状 |
| 1.2.1 国内外集中供热发展状况 |
| 1.2.2 国内外多热源联网运行发展状况 |
| 1.3 多热源联网运行可行性探讨 |
| 1.3.1 多热源联网的必要性 |
| 1.3.2 多热源联网供热的优点 |
| 1.3.3 多热源联网运行技术小结 |
| 1.4 本课题主要研究工作 |
| 第2章 多热源联网运行的调节方法 |
| 2.1 多热源负荷分配 |
| 2.2 多热源联网运行各热源调度方法 |
| 2.3 多热源联网一次网调节方法 |
| 2.4 多热源联网系统协调运行遵循的原则 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 济南东部城区原有供热系统分析 |
| 3.1 原唐冶热源厂运行基本情况 |
| 3.1.1 唐冶热源厂热源基本情况 |
| 3.1.2 原独立热源供热方式存在的问题 |
| 3.2 原独立热源运行基本情况及存在的问题 |
| 3.2.1 原东新热电厂运行基本情况 |
| 3.2.2 原小鸭热源厂运行基本情况 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 济南东部城区多热源联网供热模式的研究 |
| 4.1 现有供热模式简介 |
| 4.2 实施三热源联网供热模式的措施 |
| 4.2.1 济南集中供热五年发展规划目标 |
| 4.2.2 长输管网热源及管网情况 |
| 4.2.3 长输管网大流量试验 |
| 4.2.4 换热站基本情况 |
| 4.3 运行工况的分析 |
| 4.3.1 热源情况 |
| 4.3.2 主力管网用热负荷情况 |
| 4.4 热源负荷的分配及调度调节方法的优化 |
| 4.4.1 热负荷时间延续图 |
| 4.4.2 负荷调节方法 |
| 4.4.3 热源负荷分配及调度方法的优化 |
| 4.4.4 长输管网应急切换方案 |
| 4.5 独立运行与联网运行经济性比较分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 长输管网多热源联网的水力工况分析 |
| 5.1 长输管网多热源联网计算热负荷 |
| 5.2 长输管网多热源联网水力计算 |
| 5.2.1 章丘电厂独立运行水力工况 |
| 5.2.2 章丘独立运行含工业北水力工况 |
| 5.2.3 章丘和东新联网运行水力工况 |
| 5.2.4 章丘和东新联网含工业北运行水力工况 |
| 5.2.5 东新独立运行水力工况 |
| 5.2.6 章丘和东新联网最优水力工况 |
| 5.2.7 事故状态水力工况 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）基于BP人工神经网络的供热管网安全结构模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究本课题的目的和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究课题的目的 |
| 1.1.3 研究课题的意义 |
| 1.2 国内外供热发展研究现状 |
| 1.2.1 国外城市供热发展现状 |
| 1.2.2 国内城市供热发展现状 |
| 1.3 供热事故的研究和进展 |
| 1.4 应急机制的研究 |
| 1.5 故障诊断的研究和进展 |
| 1.6 本文主要研究内容 |
| 第2章 供热系统概述及管网安全性 |
| 2.1 供热系统概述 |
| 2.1.1 集中供热系统的分类 |
| 2.1.2 集中供热系统的组成 |
| 2.2 北京市供热系统概况 |
| 2.3 供热安全的重要性 |
| 2.3.1 国内外供热事故案例 |
| 2.3.2 北京市供热安全的重要性 |
| 2.4 北京市供热系统存在的安全问题 |
| 2.4.1 北京市供热系统存在的安全问题 |
| 2.4.2 北京市供热系统安全问题的应对措施 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 供热系统事故案例分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 故障调查分析 |
| 3.2.1 热电厂及区域锅炉房故障调查分析 |
| 3.2.2 热网故障调查分析 |
| 3.2.3 热力站故障调查分析 |
| 3.2.4 集中供热系统故障因素总结 |
| 3.3 故障预防及应对措施 |
| 3.3.1 管线设计管理 |
| 3.3.2. 施工管理 |
| 3.3.3. 管线验收及运行管理 |
| 3.3.4. 应急准备及抢修处理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 供热系统危险因素辨识模型 |
| 4.1 确定顶上事件 |
| 4.2 建立热源事故树 |
| 4.2.1 建立热源爆炸事故树 |
| 4.2.2 建立热源爆管事故树 |
| 4.2.3 建立热源水击事故树 |
| 4.2.4 建立热网穿孔事故树 |
| 4.2.5 建立热网断裂事故树 |
| 4.2.6 建立热网设备故障事故树 |
| 4.3 供热系统事故安全防护措施 |
| 4.3.1 热源锅炉事故安全防护措施 |
| 4.3.2 热网事故安全防护措施 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 热网 BP 神经网络模型 |
| 5.1 BP 神经网络模型 |
| 5.1.1 人工神经网络 |
| 5.1.2 BP 神经网络 |
| 5.1.3 MATLAB 神经网络工具箱 |
| 5.2 BP 神经网络样本集 |
| 5.2.1 确定训练样本的输入输出量 |
| 5.2.2 输入数据的处理 |
| 5.2.3 输出数据的处理 |
| 5.2.4 神经网络结构的确定 |
| 5.2.5 典型案例指标数据 |
| 5.3 BP 神经网络模型 |
| 5.4 MATLAB 实现神经网络模型 |
| 5.4.1 确定隐单元数 |
| 5.4.2 实现神经网络模型 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 事故树图形 |
| 致谢 |
（4）一种区域供冷供热系统能耗模拟方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 世界能源现状 |
| 1.1.2 我国能源现状 |
| 1.1.3 课题研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外区域供冷供热研究现状 |
| 1.2.2 国内外能耗模拟软件研究现状 |
| 1.3 本研究课题的提出 |
| 1.3.1 研究存在的问题 |
| 1.3.2 研究内容及方法 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 2 负荷数据库的构建 |
| 2.1 建筑负荷影响因素 |
| 2.1.1 建筑物理因素 |
| 2.1.2 内扰因素 |
| 2.1.3 外扰因素 |
| 2.2 建筑负荷模拟及结果处理 |
| 2.2.1 城市建筑分类 |
| 2.2.2 建筑模型因子 |
| 2.2.3 模型样本量 |
| 2.2.4 模拟结果处理 |
| 2.3 负荷数据库的结构 |
| 2.3.1 数据库管理系统的选择 |
| 2.3.2 系统概念模型设计 |
| 2.3.4 系统逻辑设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 供冷供热系统模型库的建立 |
| 3.1 供冷供热系统分类 |
| 3.2 供冷供热系统的管网特性 |
| 3.2.1 负荷侧管网特性 |
| 3.2.2 源侧管网特性 |
| 3.3 供冷供热系统中各个设备数学模型 |
| 3.3.1 制冷制热机组模型 |
| 3.3.2 水泵模型 |
| 3.3.3 换热器模型 |
| 3.3.4 管道模型 |
| 3.3.5 冷热源模型 |
| 3.4 TRNSYS中供冷供热系统模型库的建立 |
| 3.4.1 TRNSYS介绍 |
| 3.4.2 TRNSYS中一次泵供冷供热系统模型建立 |
| 3.4.3 TRNSYS中二次泵供冷供热系统模型建立 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 系统能耗模拟构架的建立 |
| 4.1 模拟构架 |
| 4.2 软件中负荷分析部分的开发 |
| 4.2.1 用地规划模块 |
| 4.2.2 负荷计算模块 |
| 4.2.3 动态负荷分析模块 |
| 4.3 供冷供热系统模型库的界面开发 |
| 4.4 举例说明模拟过程 |
| 4.4.1 工程概况 |
| 4.4.2 负荷计算 |
| 4.4.3 能耗模拟 |
| 4.4.4 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 攻读硕士学位期间参加科研项目 |
| 致谢 |
（6）日本集中供热(冷)系统的事业性评价初探（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 评价方法 |
| 1.1 评价视点及评价指标 |
| 1.2 评价方法 |
| 2 事业性评价及考察 |
| 2.1 评价指标相关分析 |
| 2.2 评价指标的主成分分析 |
| 2.3 分类与考察 |
| 2.4 重回归分析及考察 |
| 3 结论 |
四、日本集中供热(冷)系统的事业性评价初探（论文参考文献）
- [1]基于模糊神经网络的供热管网故障损坏程度诊断分析[D]. 沈晓峰. 河北工程大学, 2017(08)
- [2]济南热力多热源联网长输管线系统运行研究[D]. 王炎. 哈尔滨工业大学, 2016(04)
- [3]基于BP人工神经网络的供热管网安全结构模型[D]. 郭佳. 北京建筑工程学院, 2012(02)
- [4]一种区域供冷供热系统能耗模拟方法的研究[D]. 韩传忠. 大连理工大学, 2011(07)
- [5]集中供热(冷)评价方法研究及其应用[J]. 荆玲,韦新东,刘海燕,秦菲,尹军. 节能技术, 2007(03)
- [6]日本集中供热(冷)系统的事业性评价初探[J]. 韦新东,尹军,全贞花. 吉林建筑工程学院学报, 2001(04)