工业负荷用电需量精准管理关键技术研究

发布时间：2021-03-02 07:21

　　能源短缺和环境恶化是制约社会和经济可持续发展的重要因素,能源问题已成为全人类亟需解决的难题。工业企业作为我国能源消耗大户,用电量大,电费支出居高不下,其能源高效利用对我国工业绿色转型和经济发展有着重要作用。如何促进工业绿色转型,有效合理利用能源是贯彻落实“十三五”规划,推进落实能源革命以及国家生态文明建设的重大措施。在此背景下,针对工业企业减少用电量、减少电费支出所面临的关键问题,工业企业对工业负荷需量进行精准管理。首先选取耦合性、关联性强的工业企业的负荷进行建模。通过分析工业负荷中生产设备负荷的工艺流程,建立工艺流程中连续负荷、强关联负荷、前置负荷、同步负荷的模型。根据工业负荷中空调负荷功率与温度之间的关系约束,建立空调负荷的模型,针对空调温度调整与工业企业用电舒适度、满意度之间的关系,建立用电满意度模型。同时,通过分析工业负荷中储能各时段之间的功率关系以及约束,建立储能负荷的模型。工业负荷模型为负荷预测提供预测负荷种类,是工业负荷综合优化调度模型的基础。其次,本文介绍了TRUST-TECH神经网络的训练方法,总结出ELITE“多样性、准确性、最优性”的特点。在基于TRUST-TEC... 

【文章来源】：济南大学山东省

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 负荷预测的研究现状
        1.2.2 工业企业生产负荷优化的研究现状
    1.3 本文主要工作及章节安排
第二章 工业负荷模型
    2.1 引言
    2.2 生产设备负荷
        2.2.1 负荷单元
        2.2.2 连续负荷
        2.2.3 前置负荷
        2.2.4 强关联负荷
        2.2.5 同步负荷
    2.3 空调负荷
    2.4 储能负荷
    2.5 本章小结
第三章 负荷预测
    3.1 引言
    3.2 神经网络训练
        3.2.1 基于TRUST-TECH的神经网络训练
    3.3 ELITE
        3.3.1 确定最佳的网络结构
        3.3.2 生成成员神经网络
        3.3.3 成员神经网络的输入修剪
        3.3.4 成员神经网络组成最佳组合
    3.4 算例分析
    3.5 本章小结
第四章 工业负荷综合优化调度
    4.1 引言
    4.2 工业负荷双目标优化调度模型
        4.2.1 决策变量
        4.2.2 目标函数
        4.2.3 约束条件
    4.3 工业负荷双目标优化调度仿真
        4.3.1 电解铝企业算例
        4.3.2 多目标优化方法
        4.3.3 电解铝企业优化结果
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 全文总结
    5.2 工作展望
参考文献
致谢
附录
    一、在校期间发表的学术论文
    二、在校期间参加的项目
    三、在校期间获奖情况



本文编号：3058868