基于MVVM模式的钢铁副产煤气调度系统
发布时间：2021-12-31 09:50
副产煤气是钢铁冶炼过程中的重要二次能源,因受生产过程的影响其发生量和消耗量会实时产生波动,从而最终影响煤气管网平衡。因此,对副产煤气进行优化调度是保证系统安全平稳运行、提高企业经济效益的重要手段,也是衡量钢铁企业节能减排的重要指标之一。针对副产煤气系统多管网调度问题,本文提出一种基于粒子群算法的副产煤气耦合调度方法。该方法首先建立副产煤气耦合调度模型,选择以混合煤气为燃烧介质的调整用户,采用粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）进行求解,得到副产煤气耦合调度分配方案;利用某钢厂真实数据和预测数据进行实验仿真,验证方法可以有效应用在副产煤气耦合调度问题上。在调度方法的应用实施方面,为解决副产煤气调度系统开发过程中开发效率低、代码难以维护、系统扩展性不足等问题,结合调度系统的需求和设计要求,构建了基于MVVM（Model-View-ViewModel）模式的总体设计,并对数据库和预测模块、平衡优化与决策模块、参数配置模块和系统管理模块等功能模块进行详细设计,对各模块各层次之间的分工进行了详细阐述。经过测试,系统满足实际需求和非功能性需求,达到了设计目标...
【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 副产煤气调度研究现状
1.2.2 能源管理系统发展
1.2.3 设计模式
1.3 研究内容
1.4 论文组织结构
2 基于粒子群算法的副产煤气耦合调度
2.1 副产煤气耦合调度模型
2.2 粒子群算法
2.3 实例分析
2.4 本章小结
3 基于MVVM模式的煤气调度系统设计
3.1 系统需求分析与设计要求
3.1.1 需求分析
3.1.2 系统设计要求
3.2 基于MVVM模式的系统体系
3.2.1 View层
3.2.2 ViewModel层
3.2.3 Model层
3.2.4 服务层和数据访问层
3.3 数据库设计
3.4 系统模块详细设计
3.4.1 用户管理和权限设计
3.4.2 预测模块设计
3.4.3 平衡优化与决策模块设计
3.4.4 预警模块设计
3.4.5 参数配置模块设计
3.4.6 系统管理模块设计
3.5 本章小结
4 副产煤气调度系统实现
4.1 系统技术难点
4.2 系统模块
4.2.1 用户管理和权限
4.2.2 计算服务
4.2.3 预测模块
4.2.4 预警模块
4.2.5 平衡优化与决策模块
4.2.6 参数配置模块
4.2.7 系统管理模块
4.3 本章小结
结论
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]2018年钢材市场分析与2019年展望[J]. 张兰英,杨巍. 中国物价. 2019(02)
[2]基于Hadoop的车辆调度算法优化及应用[J]. 陈燕,于放,田月,刘璐. 计算机系统应用. 2018(10)
[3]HTML5与CSS3技术在网页制作中的应用及发展前景[J]. 陈青云. 信息与电脑(理论版). 2018(16)
[4]钢铁企业能源管理系统的设计与实现[J]. 刘克勤,王直杰. 石油化工自动化. 2018(02)
[5]钢铁能源管理系统发展现状与展望[J]. 魏子清,陈旭东,魏俊卿. 冶金能源. 2017(S2)
[6]钢铁企业EMS发展现状及其难点的解决思路[J]. 尚久华. 应用能源技术. 2016(12)
[7]钢铁工业调整升级规划（2016-2020年）[J]. 中国钢铁业. 2016(12)
[8]基于Web的炼铁能源管理系统[J]. 孙陆楠,李爱英,付瑶,张翠平. 电气传动. 2016(06)
[9]浅谈钢铁企业能源消耗分析及节能措施[J]. 贾兵科,王明杰,侯健. 山东工业技术. 2016(01)
[10]某钢厂煤气锅炉燃料切换方法的调整[J]. 张仕通. 科技展望. 2015(17)
硕士论文
[1]基于多目标差分进化的高炉煤气系统优化调度[D]. 徐双双.大连理工大学 2018
[2]基于MVVM中间件的航天企业综合业务管理系统的设计与实现[D]. 李添译.北京邮电大学 2018
[3]基于AngularJS的前端开发框架的设计与应用[D]. 王少丽.大连海事大学 2018
[4]基于MVVM模式的数字员工管理平台的设计与实现[D]. 仝守玉.北京邮电大学 2017
[5]基于MES平台的能源管理系统的设计与实现[D]. 高薪贺.北京工业大学 2016
[6]基于MVVM的Web前端响应式框架的研究与集成[D]. 贾丛丛.云南大学 2016
[7]钢铁企业转炉煤气调度模型及仿真[D]. 孙婷.华中科技大学 2014
[8]基于参数优化LSSVM在转炉煤气系统预测中的应用[D]. 田向伟.大连理工大学 2010
[9]基于改进ESN的高炉煤气系统预测方法的研究[D]. 时飞飞.大连理工大学 2009
[10]钢铁焦炉煤气产消及柜位预测方法与应用[D]. 汤振兴.大连理工大学 2009
本文编号：3560044
【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 副产煤气调度研究现状
1.2.2 能源管理系统发展
1.2.3 设计模式
1.3 研究内容
1.4 论文组织结构
2 基于粒子群算法的副产煤气耦合调度
2.1 副产煤气耦合调度模型
2.2 粒子群算法
2.3 实例分析
2.4 本章小结
3 基于MVVM模式的煤气调度系统设计
3.1 系统需求分析与设计要求
3.1.1 需求分析
3.1.2 系统设计要求
3.2 基于MVVM模式的系统体系
3.2.1 View层
3.2.2 ViewModel层
3.2.3 Model层
3.2.4 服务层和数据访问层
3.3 数据库设计
3.4 系统模块详细设计
3.4.1 用户管理和权限设计
3.4.2 预测模块设计
3.4.3 平衡优化与决策模块设计
3.4.4 预警模块设计
3.4.5 参数配置模块设计
3.4.6 系统管理模块设计
3.5 本章小结
4 副产煤气调度系统实现
4.1 系统技术难点
4.2 系统模块
4.2.1 用户管理和权限
4.2.2 计算服务
4.2.3 预测模块
4.2.4 预警模块
4.2.5 平衡优化与决策模块
4.2.6 参数配置模块
4.2.7 系统管理模块
4.3 本章小结
结论
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]2018年钢材市场分析与2019年展望[J]. 张兰英,杨巍. 中国物价. 2019(02)
[2]基于Hadoop的车辆调度算法优化及应用[J]. 陈燕,于放,田月,刘璐. 计算机系统应用. 2018(10)
[3]HTML5与CSS3技术在网页制作中的应用及发展前景[J]. 陈青云. 信息与电脑(理论版). 2018(16)
[4]钢铁企业能源管理系统的设计与实现[J]. 刘克勤,王直杰. 石油化工自动化. 2018(02)
[5]钢铁能源管理系统发展现状与展望[J]. 魏子清,陈旭东,魏俊卿. 冶金能源. 2017(S2)
[6]钢铁企业EMS发展现状及其难点的解决思路[J]. 尚久华. 应用能源技术. 2016(12)
[7]钢铁工业调整升级规划（2016-2020年）[J]. 中国钢铁业. 2016(12)
[8]基于Web的炼铁能源管理系统[J]. 孙陆楠,李爱英,付瑶,张翠平. 电气传动. 2016(06)
[9]浅谈钢铁企业能源消耗分析及节能措施[J]. 贾兵科,王明杰,侯健. 山东工业技术. 2016(01)
[10]某钢厂煤气锅炉燃料切换方法的调整[J]. 张仕通. 科技展望. 2015(17)
硕士论文
[1]基于多目标差分进化的高炉煤气系统优化调度[D]. 徐双双.大连理工大学 2018
[2]基于MVVM中间件的航天企业综合业务管理系统的设计与实现[D]. 李添译.北京邮电大学 2018
[3]基于AngularJS的前端开发框架的设计与应用[D]. 王少丽.大连海事大学 2018
[4]基于MVVM模式的数字员工管理平台的设计与实现[D]. 仝守玉.北京邮电大学 2017
[5]基于MES平台的能源管理系统的设计与实现[D]. 高薪贺.北京工业大学 2016
[6]基于MVVM的Web前端响应式框架的研究与集成[D]. 贾丛丛.云南大学 2016
[7]钢铁企业转炉煤气调度模型及仿真[D]. 孙婷.华中科技大学 2014
[8]基于参数优化LSSVM在转炉煤气系统预测中的应用[D]. 田向伟.大连理工大学 2010
[9]基于改进ESN的高炉煤气系统预测方法的研究[D]. 时飞飞.大连理工大学 2009
[10]钢铁焦炉煤气产消及柜位预测方法与应用[D]. 汤振兴.大连理工大学 2009
本文编号：3560044
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/yjlw/3560044.html
