一、燃气调度监测系统的实现（论文文献综述）
陈杰,徐汶波,陈炀[1]（2021）在《面向崇明世界级生态岛的智慧燃气建设研究》文中认为结合崇明燃气的现状,按照"管网安全可控、调度高效及时、服务满足需求"的总体要求,通过智慧崇明燃气GIS平台与北斗高精度定位的扩展应用的建设,建立健全燃气管网的三维空间数据,形成燃气管网的三维展示与数据融合平台;结合手持巡检设备和对甲烷高度敏感植物的选择,加强管网压力监测报警,进行管网压力监测与爆管分析模型研究,建立基于微信企业号的崇明应急处置系统,保障燃气管网运行安全;完善居民与非居民智能表远程精细化管理,提高抄表效率,加强实时开账、实时扣款等功能建设;以大数据处理为重点,依托信息技术和云理念打造基础设施和各类应用平台,落实"智能管网、智能调度、智能服务"的建设目标,构建崇明"生态+"智慧燃气。
李梦超[2]（2021）在《社区风险监测平台系统集成方案的设计与实现》文中进行了进一步梳理社区燃气、配电、消防、电梯、排水、供暖等设备设施是人民生产生活资料的载体同时也是安全隐患的风险源。构建社区风险监测平台实现风险的识别、风险处置是确保人民生产生活安全的重要手段。风险识别依赖风险评估模型,风险评估模型开发的语言、运行环境等具有多样性,由此导致模型部署、对接、维护复杂,为系统集成带来挑战。风险处置需要根据风险评估的结果进行风险处理,处置的及时性是其基本要求,在实际中一般依赖处置人员进行处置,受人的主客观影响往往导致效率低下。一个良好的处置系统应该尽量减少人员的参与。风险监测平台的传感器监测数据一般是事故分析与事故追责的重要依据,通常采集的数据经过解析后直接保存在平台数据库中,数据库中的数据存在被篡改的隐患,如何确保历史数据的可信性是一个重要问题。综合考虑这些问题,本文选用“Docker+Kubernetes+Kube Edge+区块链”作为技术手段,设计了云平台层、边缘层、设备层的社区风险监测平台系统集成方案,并对该方案做了原型上的实现。首先,云平台层采用Kubernetes这个云计算Paa S主流架构来管理各个系统的风险评估模型API应用。风险评估模型API应用采用Docker容器技术进行封装以简化部署过程。采用Kubernetes作为平台还有利于整合微服务框架开发的应用,提升系统的可扩展能力。其次,边缘层分为部署Kube Edge的边缘计算节点以及部署区块链的边缘网关。前者基于Kubernetes与Kube Edge的云边协同机制来实现风险评估结果对处置设备的自动化操控,后者在上传实时数据的同时利用区块链技术对数据进行备份处理,处理后的数据可以分布式存储在区块链网络的各个节点中,也可以上传到平台数据库中保存,经处理后的数据其被篡改的难度将大大增加。最后,设备层分为处置设备与数据采集设备两类。处置设备被边缘计算节点控制,其驱动程序运行在边缘计算节点的轻量级容器应用中。数据采集设备则是社区场景中各类传感器,作为平台的数据来源。
刘沆[3]（2021）在《气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价模型研究》文中认为随着化石能源的持续开发全球大气二氧化碳排放量达到历史最高水平,排放强度逐年上升,对未来世界的可持续发展带来了严重挑战。传统虚拟电厂应用项目普遍存在能源结构单一、参与市场不足、能源耦合关系稀疏和新型负荷缺失等显着问题,导致传统虚拟电厂的运行稳定性差、经济效益低、风险管理难度大。在此背景下,气电耦合虚拟电厂的概念逐步成为未来分布式能源发展应用的一个重要技术方式,通过进一步聚合电转气装置（P2G）、燃气锅炉等气电转换设备,使得分布式可再生能源机组的利用效率得到提升,减少了出力不确定性对系统稳定、经济运行的影响。然而,当前气电耦合虚拟电厂的运行控制及市场运营研究还较为缺乏,无法有效协调多类型灵活性资源并入虚拟电厂,支撑气电耦合虚拟电厂的调度优化及市场运营决策。基于此,亟需计及多重不确定性、电动汽车特性及综合需求响应特性展开对气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价,以便为多类型分布式能源、可控负荷、电转气耦合设备等灵活性资源参与虚拟电厂调度提供强大动力,有效支撑电力系统与虚拟电厂的协同运行,提高虚拟电厂的经济效益与运行效率。第一,基于气电虚拟电厂的研究现状和相关理论,阐明了本文所研究气电虚拟电厂运营优化研究的理论和应用价值。首先,围绕气电耦合虚拟电厂的基本概念、发展过程和主要类型阐述了气电耦合虚拟电厂的基础理论;其次,为了实现供给侧多能互补和负荷侧综合互动的运行目标,从形态特征、结构特征、技术特征和应用特征四个方面对气电耦合虚拟电厂的运营运行特征进行了详细分解;再次,基于气电虚拟电厂多种能源主体的复杂结构及相互关系,梳理了气电虚拟电厂参与外部能源市场的类型和运营优化模式及内部各类能源形式和设备的协同运行模式;最后,针对国内外虚拟电厂应用项目进行了现状分析与经验总结,并指出对气电虚拟电厂经验启示,为本文后续章节开展相关研究奠定扎实的理论基础。第二,基于可再生能源出力、负荷的不确定性以及能源价格波动对气电虚拟电厂运营优化带来的风险,建立了计及多重不确定性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型。首先,分析了气电虚拟电厂内部分布式可再生能源出力、负荷需求、碳排放权价格及能源电力价格的不确定性,采用概率分布模型对上述不确定性因素进行了建模;其次,构建了以系统经济效益最优、碳排放最小为目标的计及多重不确定性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型,并提出了改进捕食遗传算法的求解算法和具体的计算流程;最后,选取北方某气电虚拟电厂为例,设置了六种不同情景进行了对比研究,验证了在计及内外部多重不确定性下气电耦合虚拟电厂更具有市场竞争力,能够实现经济效益和环境效益的共赢。第三,基于电动汽车特性及耦合设备运行特性对系统运行的影响,建立了计及电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型。首先,对电动汽车运行特性及可与电动汽车耦合运行的虚拟电厂相关设备特性进行了研究,设计了考虑电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运行结构;其次,以气电虚拟电厂在日前能量市场中的运营收益最大化为目标,构建了计及电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型;然后,考虑了运营优化模型的非线性、多维度问题,为了提高粒子群算法存在收敛速度、计算精度,避免早熟的问题,提出了基于Tent映射的改进混沌优化算法,以及具体的计算流程;最后,选取某工业园区进行实例分析,并对四种情景下的系统收益进行了优化求解,得到了气电虚拟电厂各设备在运行日各时刻的优化出力方案,证实了考虑电动汽车充放电特性并将其与P2G设备引入气电虚拟电厂可显着提升系统收益。第四,基于虚拟电厂参与需求响应的交易机制和需求响应特性分析,建立了计及综合需求响应特性的气电虚拟电厂运营优化模型。首先,分析了气电虚拟电厂参与需求响应的交易机制和需求响应负荷特性,设计了气电虚拟电厂参与综合需求响应的总体框架;其次,以气电虚拟电厂收益最大化为目标,根据各耦合设备出力交换功率和多能源需求响应的互动关系,考虑可控负荷、电力网络、热力网络、天然气网络及能源耦合、存储设备等约束,构建了气电虚拟电厂参与综合需求响应的运营优化模型;然后,针对综合需求响应中各种能源的价格存在不确定性,在原模型基础上引入了均值-方差模型,实现了气电虚拟电厂效益最大化并降低了不确定性带来的风险;最后通过算例和多情景对比研究,结果表明了虚拟电厂参与综合需求响应相比于传统需求响应能够获得更高的效益。第五,基于气电耦合虚拟电厂参与多种能源市场交易中面临内外部多方面风险因素的影响,建立了考虑气电虚拟电厂参与市场运营的全流程风险评价模型。首先,从多重不确定性、电动汽车特性及综合需求响应特性三个方面,深入分析了不同特性对气电耦合虚拟电厂造成的风险影响;其次,结合气电虚拟电厂的运行结构和特点,多维度考虑了外部政策、参与主体、耦合技术、运营交易、信用管理5个方面,设计了包含29个风险评价指标的气电耦合虚拟电厂风险评价指标体系;然后,在熵权-序关系赋权法和云模型解决不确定性评价信息的优点基础上,构建了基于熵权-序关系法改进的云模型风险评价模型;最后,针对四种场景下的气电虚拟电厂进行算例分析,对比研究了不同场景及不同评价模型的评价结果,验证了所提出模型的有效性和优越性。
宋晓娟[4]（2021）在《共生理论视角下的中国城市社区治理研究 ——基于对城市社区网格化管理的审视》文中认为社区是居民基于中意而结成的共同体。就私人生活而言,居民可能以个体或家庭的形式存在,但受房屋产权、物理位置、身份地位等因素影响,居民也会自觉或不自觉地被纳入社区组织。同一社区空间内的组织之间共享社区环境与服务对象,甚至还可能存在成员重叠。居民之间、居民与社区组织之间、社区组织相互之间彼此依赖,休戚与共。生物学领域将不同种属按某种厉害关系生活在一起叫做共生,社会学领域也逐渐做出了相似的现象解释,而社区则成为了最常见的共生关系发生域,有鉴于此,本文采用共生理论来透视中国城市社区的实践。自新中国成立以来,我国城市社区管理的重心几经调整。但到本世纪之初,城市社区问题看得见的管不着、管得着的看不见、看得见且管得着但不愿管的现象仍很普遍。为有效解决这些问题,独具中国特色的城市社区网格化管理方式应运而生。就社会管理传统下的网格化管理（2004-2012）而言,其主体、资源和运行方式均源自于政府,因此从主质参量来看,其与政府管理方式同质,是后者向社区的进一步下延。党的十八届三中全会提出社会治理改革。作为社会的微观构体,城市社区的实践有了新的发展,在网格化管理强化的同时开始注重治理主体的培育,实践创新的单位则以区、街道为主。以2013年至2015年连续三年的年度“中国社区治理十大创新成果”及提名成果中的城市社区为样本,经NVivo11软件分析得出,这三年中国城市社区的实践重点依次是:减负增效、三社联动和政社互动。从共生理论视角来看,城市社区的实践由同质延伸转向了异质化发展。研究共生行为模式的四个关键变量发现,社区有少量的异质治理主体存在,这些主体在通过党政主导的相关项目产生互动,互动中的物质信息交流以单向为主,互动的结果是非政府主体增殖能力的提升。变量数据表明,这一时期城市社区的共生行为模式属于偏利共生。实践步入近几年（2016至今）后,城市社区治理创新的单位由区、街道转向了社区,网格化管理方式与社区治理要素又都取得了新的发展。从社区网格化管理方式来看,自2016年到新冠疫情暴发前,中国城市社区的网格化管理延续着常态化发展,核心在于对以往实践的进一步深化和对已有问题的探索性解决;新冠疫情暴发后,网格化管理承接了社区疫情防控的重要使命,实践方式做了一些应急性调整与“补漏”式改进。就社区治理要素的发展而言,以民政部在2018年选出的101个优秀社区工作法（已对最新进展做了补充）为样本,经NVivo11软件研究发现,城市社区以协商共治为整体目标导向,形成了多主体参与、资源整合共享的治理格局,发展出了多样化的治理实践方式。从共生行为模式的四个核心变量来看,城市社区生成了丰富的治理主体,这些主体发起了多样化的共治活动,活动中的物质信息呈多方多向流动,最终导向了驻区组织的非同步化发展,由此可见,此阶段的城市社区共生行为模式属于非对称性互惠共生。在中国城市社区持续发展的过程中,“问题”似乎始终未曾远离。每一次新实践在解决旧问题的同时也会伴随着新问题的产生,而新问题又成为了实践再次创新的动力。目前,非对称互惠共生的城市社区实践面临诸多问题,对称互惠共生是其进化方向。从非对称互惠共生到对称互惠共生的发展需要实现共生单元、共生界面与共生条件的多重转变,对称互惠共生的理想固然美好,但这一转变过程绝非一朝一夕就能完成。基于当下的城市社区实践现状,结合实践所面临的问题,中国城市社区要想完成这一转变,首先需要实现社区网格化管理与治理要素的充分发展与深度融合。城市社区网格化管理的初衷是强化政府对内部层级部门间网络的管理能力。城市社区治理要素发展的实质是社区内公私合作程度的提升与基层党政部门对公私合作网络管理能力的提高。在学者斯蒂芬·戈德史密斯和威廉·D.埃格斯的语境下,公私合作程度与网络管理能力是理解网络化治理的两个维度。对比理论植根的实践来看,中国城市社区与美国社会的发展规律有异曲同工之处。有鉴于此,本文提出网络化治理是中国城市社区网格化管理与治理要素双维度发展的最终指向,是城市社区进一步发展的目标。共生理论认为,动力与阻力是影响共生关系进化的两个重要因素,要想推动共生关系发展必须提升动力,消解阻力。网络化治理是城市社区实现对称互惠共生理想状态的技术工具,形塑网络化治理的动力同时也是推动主体增容（共生单元）、强化组织互动（共生界面）、加速物质信息流动（共生条件）之力;阻力则主要是由社区组织的互动方式（共生界面）与组织性质（共生单元）决定的。研究发现,动力因素主要有三个:党政领导力、利益驱动力和科技支撑力。这些动力并非彼此孤立的,而是相互影响共同发挥作用的。单一治理网络可以由多种动力来形成,但通常只有一种动力在发挥主导作用。综合比较前面所有的样本社区及笔者所调研的其他社区,笔者发现吉林省长春市二道区长青街道城建社区的动力因素最为全面,且已初步推进了网络化治理建设。以城建社区为例,本文从实践层面剖析了这些动力因素导向网络化治理的运作过程。此外,本文以形塑城市社区网络化治理系统的“向心力”中的最高施力方（基层党组织）领导城市社区网络化治理中的“离心力”为例,剖析了形塑城市社区网络化治理系统的内在张力。中国城市社区向网络化治理发展的动力与阻力明晰之后,当务之急就是要找寻强化动力、消解阻力之方法。价值冲突是主体间张力背后更深层次原因。价值理念是影响中国城市社区治理的根本因素。共生（共生除可以是一种主体间形态外,还可以是组织行为的先导,即价值）是人类社会的原价值,是城市社区网络化治理的价值理念。城市社区网络化治理是以社区非对称性互惠共生行为模式为基点的,所以前者的实施路径也是后者的发展路径,换言之,共生单元、共生界面和共生条件三个共生行为模式的核心要素（“成果配置”是共生关系最终呈现出的结果）也是城市社区网络化治理实施路径的基本面向。有鉴于此,本文从共生价值体系（价值理念）、治理组织建设（共生单元）、治理行动选择（共生界面）和科学技术支撑（共生条件）四个方面探寻了中国城市社区网络化治理的实施路径。
段佳音[5]（2021）在《基于群智能的某机场航站楼能耗预测模型与节能策略研究》文中提出“一带一路”战略促进了我国与沿线国家的友好往来,错综复杂的机场航线发挥着至关重要的枢纽作用,数量庞大的航站楼纷纷落地建成。航站楼建筑体量大,因而带来的高能耗已经成为了城市建设中的突出问题,研究机场航站楼的节能优化运行具有重要的现实意义。从建筑控制系统节能角度出发,传统的集散控制系统组网复杂,安装成本高、耗时多且容易造成信息“孤岛”,在能源管理方面具有一定的弊端,不能完全满足现代化机场航站楼逐渐向“智慧型、节能型”转型的新要求。为了减少航站楼能源消耗,提高运行效率,本文基于群智能架构对航站楼存在的关键问题能耗监测和节能优化策略进行了研究,具体内容如下:首先,研究了基于群智能架构的某机场航站楼能耗监测系统,根据群智能架构搭建了某机场航站楼CPN（Computing Process Node）拓扑结构,通过生成树的方式获得空间单元和机电设备能耗标准信息集中的能耗信息,并利用B样条曲线法对数据进行校核提高数据的准确性。其次,对某机场航站楼能耗数据进行特征分析,判断其具有混沌特性,建立混沌理论和支持向量机的组合模型对航站楼未来时刻能耗进行预测,利用Markov链修正误差,实验结果表明,预测结果的均方根误差为0.4743,平均绝对百分比误差为0.1979,相较于Chaoa-SVR的RMSE值降低了0.3413,MAPE值减少了0.1692,预测精度显着提高。最后,基于某机场航站楼能耗短期预测结果,提出一种基于群智能的分布式协同调度策略,优化空调系统运行方式、调节照明亮度及行李传送系统运行速率来减少电耗,以航站楼电耗强度为评价指标验证航站楼的节能效果。本文基于群智能架构搭建了某机场航站楼能耗监测CPN拓扑结构,充分利用群智能节点组网简单、不容易存在信息“孤岛”等特点,获得机场航站楼更为全面准确的能耗数据。通过分析其能耗数据存在无序性、非线性等特征挖掘其内在混沌因子,拟合最小二乘直线斜率得到最大Lyapunov指数为0.0029,判断其存在混沌特性,建立Chaos-SVR预测模型,并利用Markov链修正误差,RMSE值和MAPE值分别减少了0.3413和0.1692。精确的预测结果为制定节能优化策略提供了可靠的数据来源,通过群智能分布式协同算法优化航站楼空调、照明、行李传送系统的电耗,以航站楼电耗强度验证其节能效果。
杜海龙[6]（2020）在《国际比较视野中我国绿色生态城区评价体系优化研究》文中认为人类文明进入生态文明,城市作为人类文明的载体也进入崭新阶段。伴随着世界城镇化发展,城市人口需求面临的挑战不断增加,绿色生态化成为全球城镇化发展趋势。中国的城镇化是一场引领全球的规模最大、速度飞快的城镇化,当前中国的城镇化已经由高速发展转向高质量发展的新时代,这项运动不仅决定着中国的历史进程,更深刻影响着21世纪人类的发展。当今世界正处于百年未有之大变局,国际秩序迎来历史转折,全球治理体系正发生深刻变革,应对气候变化成为全球首要挑战之一,绿色生态城市成为全球城镇化发展的理想目标。建立绿色生态城市的标准体系,为全球城市绿色生态化发展提供中国范式和标准引领,是国家核心竞争力的体现,事关人类共同命运。本文系统梳理了绿色生态城市的相关概念,辨析了绿色生态城市的内涵,论述了绿色生态城市的基本特征,完善了绿色生态城市的理论体系,并初步构建了“绿色生态城市系统模型”。基于绿色生态城市系统模型设计了ESMF比较矩阵,依托矩阵对英国、美国、德国、日本及中国的绿色生态城区评价标准开展了全面系统化的比较,寻求借鉴与启示。通过总结我国绿色生态城区发展现状及现存问题,结合我国城市发展新变化、新城新区新需求、城市更新领域等多方面的新挑战,明确我国绿色生态城区评价体系的优化方向。在完善理论工具、全面比较借鉴和充分发掘问题三项基础工作之后,集合生态学、城市学和系统学的工具模型建立了绿色生态城区“钻石”评价模型,对我国现有绿色生态城区评价体系在价值导向、体系结构、评价内容和评价方法四方面进行了优化,并通过典型案例验证了相关评价模型和评价体系优化的适用性。全文共七章,内容介绍如下:第一章:结合人类文明发展,中国及全球城镇化发展阶段,当今世界格局巨变等现实需求,论述了开展绿色生态城市标准体系建设的必要性。综述了国内外绿色生态城市及其评价标准的研究现状,明确了研究目的、研究内容和研究技术路线。第二章:对绿色生态城市相关概念进行梳理,就绿色生态城市的内涵与基本特征进行辨析,论述了绿色生态城市的理论基础,应用系统工程的方法论从目标准则、结构组织、运行机制三个维度构建了“绿色生态城市系统模型”。第三章:在“绿色生态城市系统模型”的基础上,从层次分析出发设计构造了ESMF比较矩阵,从宏观环境、评价体系、机制保障和模式特征四个维度对英国BREEAM Communities,美国LEED-ND、LEED-Cities and Communities,德国DGNB UD,日本CASBEE UD、CASBEE Cities,中国绿色生态城区评价标准GBT51255-2017展开全面系统化对比,通过比较研究寻求启示与借鉴,用于指导我国绿色生态城区评价体系的优化。第四章:全面总结我国绿色生态城区发展现状及现存问题,结合我国城市发展的主体、模式和逻辑变化的时代背景,深入剖析我国新城新区建设和城市更新领域对绿色生态城区发展提出的新挑战,以问题和挑战为导向明确我国绿色生态城区评价体系的优化方向。第五章:提出我国绿色生态城区评价体系的优化原则和优化目标,建立了绿色生态城区“钻石”评价模型。在现有国家评价体系基础上,补充完善了“城区治理”、“生活质量”、“创新智能”和“过程管理”四方面评价内容;在评价方法上细化城区类别与指标权重;在评价结果的表达上,提供了直观的得分罗盘图、钻石模型雷达图。第六章:以中新天津生态城等城区为实例,验证以上评价内容的补充完善、评价方法的优化提升和“钻石”评价模型的适用性。第七章:总结了本文的主要工作,并展望绿色生态城区建设及评价标准下一步的发展方向。
德格吉日夫[7]（2020）在《园区综合能源系统源荷储协同优化及效益评价模型研究》文中进行了进一步梳理在传统能源系统中,各能源子系统之间的运行结构单一、耦合关系稀疏和能量损耗严重,凸显了我国能源、环境和社会之间的矛盾,加速形成了新—代能源系统的提出。综合能源系统作为集成考虑能源生产、能源传输、能源转换、能源存储和能源消费全过程的能源系统,有效促进了系统源-荷-储协同互补利用,提高了各能源的综合利用效率,以及降低了系统运行成本。但是,目前针对综合能源系统源-荷-储之间如何协同运行优化的研究还较为缺乏。基于此,亟需对园区综合能源系统展开相关深入研究。第一、基于园区综合能源系统现行的研究现状和相关理论,指出了本文研究的必要性和迫切性。首先,围绕综合能源系统发展、影响因素、协同优化模型和效益评价模型四个方面阐述了当前的研究现状;其次,从综合能源系统概念、特征和发展过程三个方面梳理了综合能源系统基础理论,深入分析了国内外综合能源系统实施现状,并进行了经验总结;最后,对比分析了电-热、电-热-冷和电-热-冷-气三种协同优化模式,论证了综合能源系统的运行结构和协同条件。第二、基于综合能源各子系统相互之间存在的强耦合性,建立了综合能源系统多元负荷联合预测模型。首先,深入剖析了电、热、冷、气能源子系统之间的耦合关系;其次,借助多任务学习理论和最小二乘支持向量机算法构建了多元负荷联合需求预测模型,识别了联合预测模型输入变量,设计了联合预测模型计算流程;最后,选取某园区综合能源系统进行算例分析,预测了系统中的电、热、冷、气负荷需求,从预测精度和训练时间两个方面,验证了多元联合预测模型的有效性和优越性。第三、基于单一能源系统各能源之间无法相互转化利用,针对多种能源转换设备参与系统运行建立了源-源协同优化模型。首先,分析了 CCHP联供机组、P2G设备和其他能源转换设备特性,在此基础上设计了综合能源系统源-源运行结构;其次,以系统净收益最大化和可再生能源弃能率最小化为目标,以多元负荷联合需求预测的负荷数据为基本参数,建立了综合能源系统源-源协同多目标优化模型,并提出了多目标协同优化求解算法;最后,选取某园区综合能源系统作为研究对象,设置了四种不同情景进行算例分析,验证了多能源转换设备参与系统源-源协同运行,有助于提高各能源的综合利用率。第四、基于风电和光伏出力、以及负荷的不确定性对运行系统带来的风险,建立了源-荷协同双层优化模型。首先,分析了风电、光伏、负荷不确定特性,以及设计了源-荷协同运行结构;其次,以系统运行成本最低、可再生能源消纳率最高为目标,构建了园区综合能源系统源-荷协同双层优化模型;然后,计及风电、光伏等可再生出力、以及负荷不确定性,引入鲁棒优化理论和随机机会约束规划理论,分别建立了园区综合能源系统源-荷协同优化上层模型和下层模型进行不确定性建模;再次,提出了建立综合能源系统源-荷协同双层规划优化模型的萤火虫算法,以及具体的计算流程;最后,选取某园区综合能源系统示范基地进行实例分析和多情景对比,有效提升了可再生能源消纳率和降低系统综合运行成本。第五、基于需求响应策略可以有效引导用户改变用能习惯和负荷曲线,建立了考虑多元负荷需求响应策略下的综合能源系统源-荷-储协同优化模型。首先,深入分析了需求响应负荷特性,包括可中断负荷、可转移负荷和可调节负荷特性,设计了综合能源系统源-荷-储运行结构;其次,根据系统各机组出力交换功率和机组出力需求响应调整相互之间的互动关系,建立了综合能源系统源-荷-储两阶段优化模型,并提出了求解算法和计算流程;最后,选取某园区进行实例分析和多情景对比讨论,验证了需求响应策略参与系统源-荷-储协同运行,可以有效增加系统运行的灵活性和稳定性。第六、基于园区综合能源系统本身是一个复杂的多主体参与协同优化项目,建立了考虑多维指标的综合能源系统源-荷-储全过程效益评价模型。首先,从相关政策、外部市场和终端用户三个方面,分析了园区综合能源系统源-荷-储全过程不同参与主体之间的影响关系;其次,从外部、经济、环保和社会四个维度,设计了包含24个评价指标的综合能源系统源-荷-储全过程效益评价指标体系;然后,在考虑多层级模糊综合评价方法解决不确定性和随机性方面展现的优势基础上,建立了基于云模型改进的多层级模糊综合评价模型;最后,设置了四种协同优化模式进行算例分析,验证了所提模型的有效性,凸显了源-荷-储协同优化模式的优势。
王宏伟[8]（2020）在《我国火电“近零排放”减排效应及补偿机制研究》文中研究指明低碳化、清洁化已成为新一轮能源革命的趋势与方向。近年来,我国新能源发展取得长足进步,多元能源供应体系逐步形成,煤炭在能源消费中的比重持续下降,但由于资源禀赋限制,总量依然较为庞大,2018年全国原煤消费量高达35.89亿吨,其中约50%用于发电转换,由此带来的环境影响和大气污染问题仍然不能忽视,提升煤炭清洁利用水平具有十分重要的现实意义。火电“近零排放”是传统发电企业进一步提升煤炭清洁利用水平,推动烟气排放从常规治理向精益治理进阶突破的积极尝试,也是我国从高速度发展向高质量发展转型的一个缩影。本文综合技术经济学相关理论知识,针对火电“近零排放”推广过程中面临的环境形势、实施效果、政策支持和社会参与等方面问题,开展了研究。具体研究成果如下:（1）分析了我国大气污染治理面临的形势,反映出我国环境空气质量控制标准设置较为宽松,总体空气质量达标比例偏低,严重污染天数尚未得到有效改善。构建了基于萤火虫算法优化的Elman神经网络大气污染物排放预测模型,在综合考虑经济增长、产业结构、技术进步和能源强度等影响因素的基础上,分不同经济增速情景,预测了我国主要大气污染物排放规模,提示在未来一段时期内,主要污染物仍将保持一定排放强度,治理难度较大,推广火电“近零排放”等烟气深度治理技术具有重要的环境意义。（2）开展了火电“近零排放”改造项目减排效应评价。构建了基于超效率DEA的评价模型,设计了涵盖烟气排放绩效、工艺成熟度、投资运行成本和施工便利性等关键因素在内的评价指标体系,选定具有代表意义的若干火电“近零排放”项目作为分析对象,验证了相关集成技术路线在降低主要大气污染物排放方面的稳定性和有效性。（3）开展了计及政策补贴情景的火电“近零排放”减排效应分析。基于演化博弈理论建立模型,应用协同进化算法,分别在电力市场条件下和政策激励条件下,模拟了多主体发电集团的博弈情况及理性选择,论证了政策补贴在火电“近零排放”推广过程中的必要性。构建了基于系统动力学的火电“近零排放”减排效应分析模型,结合国家给予的0.01元/千瓦时政策补贴,分不同执行情景进行仿真,从定量角度显示了政策补贴在促进绿色技术推广和提升减排效果方面,具有重要作用;结合仿真结果,对政策补贴的窗口期关闭节点给出了建议性提示。（4）基于选择实验理论,构建了居民大气环境改善支付意愿评估模型,进一步拓展火电“近零排放”补偿机制的实现渠道。开展了河北省居民侧大气环境改善问卷设计、调查和分析,反映出了社会公众对于火电“近零排放”等大气污染治理举措持积极态度,评估计算了居民侧大气环境改善支付意愿,提出了政策补贴疏导的潜在路径。（5）提出了健全完善火电“近零排放”补偿机制的相关实施策略。根据环保治理特点和火电市场化发展趋势,分析了当前火电“近零排放”补贴政策的局限性,提出了火电“近零排放”价值补偿机制优化总体思路,围绕科学实施价格补贴、建立基于烟气排放连续监测系统（CEMS）的优先交易机制、重视居民侧参与意愿、发挥环保政策协同合力等方面,提出了有关建议措施。本文旨在通过研究,更好地把握火电行业系统性提升大气污染治理绩效的普遍性规律,形成具有一定理论价值与实践指导意义的技术经济学方法和思路。同时,也可为今后钢铁、建材、化工等其他高耗煤行业推广绿色创新技术、加强源头排放治理,提供参考和借鉴。
张远[9]（2020）在《徐州GH燃气公司调度信息化项目优化应用研究》文中研究说明管道天然气是城市中的一种常用能源。方便、稳定、安全和优质服务是天然气供应的重要指标。作为国内中等偏上规模的燃气企业,徐州GH燃气公司近年建立了涉及生产、供应、服务的多个调度信息系统,以完善企业生产、服务管理流程。经过十余年的发展,现有的调度信息化系统在日常应用中,逐渐暴露出很多问题,亟待进行优化解决。为优化调度信息化系统,满足公司的发展需要,本文对徐州GH燃气公司调度信息化的优化项目进行了研究。通过梳理行业内文献及GH燃气集团的信息化建设,明确项目优化方向。利用调查法收集调度信息化系统使用中发现的问题,进行现状分析,发现系统缺乏直观性、操作繁琐、功能重复、效率低下的问题。通过对苏浙区域规模较大的14家公司的调查,了解各家公司对系统的应用及存在的问题,明确了徐州GH调度信息化项目方案设计的基本原则,与公司各部门探讨制定优化方案。本文认为,信息化项目优化方案的确定,应在根据讨论确定的安全、开放、适度先进的原则基础上,列出需要整合的信息系统清单,进而进行系统架构优化设计,形成设计方案。对于信息化系统的优化,应成立项目小组,将调度信息化优化工作以项目方式进行管理。设置项目主管人员,建立强矩阵式组织机构,明确职能分工,确定项目进度计划。以各系统的优化工作为独立子项目与服务商展开优化升级合作,建设信息化管理平台,打通系统间的数据阻隔。本文认为,信息化项目优化的效果,应分别通过实验法对生产运营系统和客户服务系统的优化项目进行测试,对比优化后系统的提升,预测信息化优化项目对整合现有信息资源、提升调度工作的有效性。本文通过对调度系统的优化项目研究,制定和完善了企业信息化标准;提高了工作效率,降低人员投入;提升了信息化实施队伍的水平。在保障企业安全营运及优质服务的同时,对全面增强企业的竞争力,有着不可忽视的意义。也对与徐州GH情况相类似的燃气公司,有着一定指导和借鉴的意义。该论文有图26幅,表8个,参考文献123篇。
田颖[10]（2020）在《某办公建筑能耗预测模型与监管系统研究》文中认为据2020年《中国建筑能源消费研究报告》统计,我国建筑能耗已达社会总能源消耗的37%,并呈现较大增长趋势。办公建筑作为一类广泛的建筑物,其面积在各类建筑竣工面积中占比近30%,具有总量大、耗能高的特点,对其进行节能研究尤显重要和迫切。为此,针对办公建筑的能耗预测模型与监管系统,论文展开了详细研究,具体内容如下:（1）对多座办公建筑展开调研,了解办公建筑能耗研究的背景基础,归纳出目前能耗监管系统存在监管方法不得当、能耗指标不明确、数据发掘不充分等问题。因此,根据调研得到的办公建筑用能数据,建立办公建筑能耗标准数据集,并以5栋典型办公建筑为例进行了能耗对比;随后,以其中节能效果较不理想的西安某办公建筑为例,对其能耗监测系统的分项计量方法进行了设计,并基于此方法分析了该办公建筑2017年112月的原始能耗数据,提出了相应的节能策略。（2）以西安某办公建筑的运行能耗作为数据支撑,建立能耗校核与预测模型。首先利用贝叶斯和期望最大值算法进行某办公建筑能耗数据的识别与修复;随后在确定BP神经网络的传递函数、网络层数及每层神经元个数的基础上,考虑到噪声数据干扰以及BP神经网络容易陷入局部最优,采用了模糊C聚类对能耗数据进行分组,灰狼算法对BP神经网络权值和阈值加以优化,从而建立了能耗组合预测模型。经过仿真验证表明,优化后的BP神经网络预测模型精度得到了显着提高。（3）完成了某办公建筑能耗监管系统的开发。进行了办公建筑能耗监管软件数据库设计、系统设计以及模块化功能设计,并开发了相应软件程序,将某办公建筑的能耗分析流程、校核及预测模型加以应用,进一步实现了办公建筑能耗监管系统的能效分析、空调末端设备优化控制等功能。仿真实验证明,该系统可以实现办公建筑能耗的综合管理,在实际工程中具有潜在应用价值。相较于当前的办公建筑能耗监管系统,论文解决了办公建筑能耗指标不明确、能效分析功能欠缺、能耗数据存在误差等问题,并围绕办公建筑能耗的动态预测进行了重点探讨。该研究为高效的办公建筑能耗监管提供了科学依据,其成果能够在实际工程中加以应用推广,对我国办公建筑的能耗监管以及节能降耗具有重要意义。
二、燃气调度监测系统的实现（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、燃气调度监测系统的实现（论文提纲范文）
（1）面向崇明世界级生态岛的智慧燃气建设研究（论文提纲范文）
| 1 项目背景与研究内容 |
| 2 智慧崇明燃气GIS平台建设 |
| 2.1 管网物理信息数字化建立 |
| 2.2 基于图形与基于图像相结合的三维虚拟现实技术 |
| 2.3 一体化崇明燃气管网GIS系统平台 |
| 3 燃气管网泄漏智能监测系统建设 |
| 3.1 天然气管道沿线植被研究 |
| 3.2 崇明天然气管网压力流量智能监测系统 |
| 3.3 基于微信企业号的崇明应急处置系统研究 |
| 3.4 崇明燃气终端用户智能管理系统 |
| 4 崇明天然气管网压力流量智能监测系统 |
| 4.1 智能流量压力监测系统功能 |
| (1)基于web页面的管网实时压力显示系统 |
| (2)管网压力-流量模型研究 |
| (3)管网流量实时显示及模拟预测研究 |
| 4.2 研究依据 |
| (1)输气管道基本流量公式 |
| (2)长短记忆神经网络(LSTM) |
| (3)遗传算法 |
| 5 基于公众号的崇明燃气应急处置系统 |
| (1)输配部门 |
| (2)客服部门 |
| 6 燃气终端用户智能管理系统概述 |
| 7 总结 |
（2）社区风险监测平台系统集成方案的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风险监测系统集成方案 |
| 1.2.2 区块链技术在物联网领域应用现状 |
| 1.3 本文研究内容与章节安排 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 |
| 1.3.2 本文章节安排 |
| 第二章 社区风险监测平台系统集成方案的架构设计 |
| 2.1 方案设计目标与原则 |
| 2.2 集成方案架构设计 |
| 2.2.1 云平台层 |
| 2.2.2 边缘层 |
| 2.2.3 设备层 |
| 2.3 关键技术介绍 |
| 2.3.1 基于Python的Flask框架 |
| 2.3.2 Docker容器技术 |
| 2.3.3 Kubernetes介绍 |
| 2.3.4 KubeEdge边缘计算 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 边缘端基于区块链的数据安全机制的设计与实现 |
| 3.1 区块链技术关键概念介绍 |
| 3.1.1 非对称加密 |
| 3.1.2 数字签名 |
| 3.1.3 工作量证明机制 |
| 3.2 程序架构设计 |
| 3.3 基于面向对象的类设计及编程实现 |
| 3.3.1 区块的类设计 |
| 3.3.2 链的类设计 |
| 3.4 区块链关键概念的编程实现 |
| 3.4.1 工作量证明机制的编程实现 |
| 3.4.2 非对称加密的编程实现 |
| 3.4.3 数字签名及验签的编程实现 |
| 3.5 区块链服务程序的流程设计 |
| 3.5.1 交易单的生成与广播 |
| 3.5.2 区块的创建与广播 |
| 3.5.3 区块添加到链数据 |
| 3.5.4 区块链网络中链数据的同步 |
| 3.5.5 上传链数据到数据库 |
| 3.6 前台服务程序设计 |
| 3.7 原型软件的试验运行 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 风险评估模型库的设计与实现 |
| 4.1 构建社区风险评估模型举例 |
| 4.1.1 构建燃气管道风险静态风险评估模型 |
| 4.1.2 构建户内燃气静态风险评估模型 |
| 4.1.3 构建社区配电设备静态风险评价模型 |
| 4.1.4 构建社区消防系统静态风险评价模型 |
| 4.1.5 构建社区电梯系统静态风险评价模型 |
| 4.1.6 构建社区给排水系统静态风险评价模型 |
| 4.1.7 构建社区供暖系统静态风险评价模型 |
| 4.2 风险评估模型API的实现 |
| 4.2.1 模型RESTful风格API设计 |
| 4.2.2 基于Python的Flask框架实现某个静态风险评估模型API |
| 4.2.3 基于Python的Flask框架实现某个动态风险评估模型API |
| 4.3 实现风险评估模型库 |
| 4.3.1 搭建本地Docker镜像仓库 |
| 4.3.2 创建模型API的Docker镜像 |
| 4.3.3 上传镜像到本地镜像仓库 |
| 4.4 使用分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 云端风险评估模型部署与风险处置机制的设计与实现 |
| 5.1 Kubernetes Paa S云平台的搭建 |
| 5.1.1 Kubernetes三种部署方式的对比 |
| 5.1.2 Kubeadm搭建Kubernetes平台实现过程 |
| 5.2 在Kubernetes平台中部署风险评估模型API |
| 5.2.1 Kubernetes应用部署概述 |
| 5.2.2 采用Helm工具实现风险评估模型API的部署 |
| 5.3 基于Kubernetes与KubeEdge云边协同的风险处置机制设计 |
| 5.4 风险评估与风险处置一体化流程的模拟实现 |
| 5.4.1 模拟实验部署架构设计 |
| 5.4.2 基于Thingsboard搭建风险评估数据接收平台 |
| 5.4.3 创建边缘应用设备模型与实例 |
| 5.4.4 计算风险评估结果并下发处置指令 |
| 5.4.5 边缘Node节点获取下发处置指令 |
| 5.5 区块链安全机制与风险评估处置一体化流程的综合分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 附录A 区块链部分程序 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 虚拟电厂发展研究综述 |
| 1.2.2 虚拟电厂参与能源电力市场研究综述 |
| 1.2.3 虚拟电厂运营优化研究综述 |
| 1.2.4 虚拟电厂风险评价研究综述 |
| 1.3 论文主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文研究技术路线 |
| 1.4 论文研究主要成果和创新点 |
| 1.4.1 本文主要研究成果 |
| 1.4.2 本文主要创新点 |
| 第2章 气电耦合虚拟电厂相关理论基础 |
| 2.1 气电耦合虚拟电厂基础理论 |
| 2.1.1 气电虚拟电厂基本概念 |
| 2.1.2 气电虚拟电厂发展过程 |
| 2.1.3 气电虚拟电厂主要类型 |
| 2.2 气电耦合虚拟电厂运营特征 |
| 2.2.1 形态特征 |
| 2.2.2 结构特征 |
| 2.2.3 技术特征 |
| 2.2.4 应用特征 |
| 2.3 气电耦合虚拟电厂内外部运营优化规则 |
| 2.3.1 内外部主体构成 |
| 2.3.2 外部运营策略优化 |
| 2.3.3 内部协同运行模式 |
| 2.4 气电耦合虚拟电厂应用项目经验总结及启示 |
| 2.4.1 国外虚拟电厂应用项目 |
| 2.4.2 国内虚拟电厂应用项目 |
| 2.4.3 经验总结与启示 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 计及多重不确定性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多重不确定性分析及运行架构 |
| 3.2.1 多重不确定性分析 |
| 3.2.2 多重不确定性设备参与气电耦合运行架构 |
| 3.3 计及多重不确定性的气电虚拟电厂多目标优化模型 |
| 3.3.1 目标函数 |
| 3.3.2 约束条件 |
| 3.3.3 不确定性处理 |
| 3.4 气电耦合虚拟电厂多目标运营优化求解方法 |
| 3.4.1 多目标优化模型求解 |
| 3.4.2 基于捕食搜索策略的遗传算法 |
| 3.4.3 设计优化模型求解流程 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 基础数据 |
| 3.5.2 仿真结果分析 |
| 3.5.3 敏感性分析 |
| 3.5.4 收敛性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 计及电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 气电虚拟电厂电动汽车运行特性及运行架构 |
| 4.2.1 电动汽车及耦合设备运营特性 |
| 4.2.2 电动汽车及耦合设备参与气电耦合运行架构 |
| 4.3 计及电动汽车特性的气电虚拟电厂运营优化模型 |
| 4.3.1 目标函数 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.4 气电耦合虚拟电厂运营优化模型求解算法 |
| 4.4.1 典型粒子群优化算法 |
| 4.4.2 混沌优化算法 |
| 4.4.3 设计优化模型求解流程 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 基础数据 |
| 4.5.2 场景设置 |
| 4.5.3 算例结果分析 |
| 4.5.4 敏感性分析 |
| 4.5.5 收敛性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 计及综合需求响应的气电耦合虚拟电厂运营优化模型研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 虚拟电厂参与综合需求响应的交易机制与特性分析 |
| 5.2.1 虚拟电厂参与综合需求响应的交易机制 |
| 5.2.2 综合需求响应特性分析 |
| 5.3 计及综合需求响应的气电虚拟电厂运营优化模型 |
| 5.3.1 目标函数 |
| 5.3.2 约束条件 |
| 5.3.3 条件风险价值均值-方差模型 |
| 5.4 气电耦合虚拟电厂参与综合需求响应运营的求解算法 |
| 5.4.1 互利共生阶段 |
| 5.4.2 偏利共生阶段 |
| 5.4.3 寄生阶段 |
| 5.4.4 基于旋转学习策略的SOS改进 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 基础数据 |
| 5.5.2 仿真结果分析 |
| 5.5.3 求解算法性能对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 计及多角度特性下气电耦合虚拟电厂运营风险评价模型研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 多角度特性下气电虚拟电厂运营风险分析 |
| 6.2.1 多重不确定特性产生风险分析 |
| 6.2.2 含电动汽车产生风险分析 |
| 6.2.3 综合需求响应产生风险分析 |
| 6.3 设计气电耦合虚拟电厂风险评价指标体系 |
| 6.3.1 风险评价指标选取原则 |
| 6.3.2 设计风险评价指标体系 |
| 6.3.3 风险评价指标的预处理 |
| 6.4 基于熵权法-序关系改进的云模型风险评价模型 |
| 6.4.1 熵权-序关系赋权法 |
| 6.4.2 云模型算法 |
| 6.4.3 设计风险评价计算流程 |
| 6.5 算例分析 |
| 6.5.1 场景设置 |
| 6.5.2 基于改进云模型风险评价的结果分析 |
| 6.5.3 基于传统模糊综合评价的结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 7.1 本文主要结论 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）共生理论视角下的中国城市社区治理研究 ——基于对城市社区网格化管理的审视（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 一、研究缘起 |
| (一)研究问题 |
| (二)研究意义 |
| 二、文献综述 |
| (一)以社区网格化管理为关注热点的社区管理研究 |
| (二)以社区网络化治理为前沿议题的社区治理研究 |
| (三)社区由网格化管理向网络化治理的发展研究 |
| (四)共生理论的发展及其应用研究 |
| 三、研究思路与方法 |
| (一)研究思路 |
| (二)研究方法 |
| 四、研究的创新点与不足 |
| (一)研究的创新点 |
| (二)研究的不足之处 |
| 第一章 核心概念、理论基础与分析框架 |
| 一、核心概念 |
| (一)城市社区 |
| (二)城市社区网格化管理 |
| (三)城市社区网络化治理 |
| (四)共生 |
| 二、理论基础 |
| (一)社会主义协商民主理论 |
| (二)治理理论 |
| (三)共生理论 |
| 三、分析框架 |
| 本章小结 |
| 第二章 同质下延:中国城市社区网格化管理的兴起 |
| 一、中国城市社区网格化管理的缘起 |
| (一)城市社区管理的初始历程 |
| (二)城市社区网格化管理的初创形态(2004) |
| (三)城市社区网格化管理的初步成长(2005-2012) |
| 二、中国城市社区网格化管理的同质化下延分析 |
| (一)城市社区网格化管理的主体多数属于体制内 |
| (二)城市社区网格化管理的资源主要来自于政府 |
| (三)城市社区网格化管理的运行推进了政策执行 |
| 三、中国城市社区网格化管理的成效与限度 |
| (一)城市社区网格化管理的成效 |
| (二)城市社区网格化管理的限度 |
| 本章小结 |
| 第三章 偏利共生:网格化管理强化与治理主体培育 |
| 一、中国城市社区的实践新探(2012 年末-2015) |
| (一)2013 年城市社区的新实践:减负增效 |
| (二)2014 年城市社区的新实践:三社联动 |
| (三)2015 年城市社区的新实践:政社互动 |
| (四)2013-2015 年城市社区新实践的总特征 |
| 二、中国城市社区偏利共生行为模式研判 |
| (一)共生单元具备:少量的异质治理主体存在 |
| (二)共生界面生成:党政主导的相关项目设立 |
| (三)共生条件满足:单向为主的物质信息交流 |
| (四)共生成果配置:非政府主体增殖能力提升 |
| 三、中国城市社区实践新探的成果与困境 |
| (一)城市社区实践新探的成果 |
| (二)城市社区实践新探的困境 |
| 本章小结 |
| 第四章 非对称互惠共生:网格化管理新突破与治理要素新发展 |
| 一、近年来中国城市社区的新实践(2016-至今) |
| (一)近年来城市社区网格化管理新突破 |
| (二)近年来城市社区治理要素的新发展 |
| (三)近年来城市社区新实践的整体特征 |
| 二、中国城市社区非对称互惠共生行为模式剖释 |
| (一)共生单元具备:丰富的治理主体生成 |
| (二)共生界面生成:多方发起的活动开展 |
| (三)共生条件满足:多向的物质信息交流 |
| (四)共生成果配置:组织间非同步性进化 |
| 三、近年来中国城市社区实践的收效与问题 |
| (一)近年来城市社区实践的收效 |
| (二)近年来城市社区实践的问题 |
| 本章小结 |
| 第五章 导向对称互惠共生:城市社区前行的目标、动力与阻力 |
| 一、网络化治理:中国城市社区进一步发展的目标 |
| (一)对称互惠共生:城市社区发展的理想状态 |
| (二)网络化治理:实现理想状态的工具设计 |
| (三)中国城市社区网络化治理的系统结构 |
| (四)网络化治理系统结构建构的基础条件 |
| 二、中国城市社区向网络化治理发展的动力 |
| (一)城市社区网络化治理的党政领导力 |
| (二)城市社区网络化治理的利益驱动力 |
| (三)城市社区网络化治理的科技支撑力 |
| 三、中国城市社区向网络化治理发展的阻力 |
| (一)城市社区网络化治理中的多重委托代理关系 |
| (二)目标和利益冲突下委托代理关系的内在张力 |
| 本章小结 |
| 第六章 中国城市社区网络化治理的实现路径 |
| 一、共生:中国城市社区网络化治理的价值理念 |
| (一)价值冲突是主体间张力背后更深层次原因 |
| (二)价值理念是影响城市社区治理的根本因素 |
| (三)中国城市社区网络化治理的共生价值体系 |
| 二、丰富共生主体:中国城市社区网络化治理的组织建设 |
| (一)在双向需求导向下,选择刚性约束 |
| (二)在目标需求导向下,采用弹性约束 |
| (三)在利益需求导向下,实施有效激励 |
| 三、完善共生界面:中国城市社区网络化治理的行动选择 |
| (一)以协商为基础,形成主体间的共识共信 |
| (二)以共治为主线,强化主体间的共担共监 |
| (三)以共享为旨归,推动全主体的双维进化 |
| 四、优化共生条件:中国城市社区网络化治理的技术支撑 |
| (一)以用户为中心,建设治理网络平台 |
| (二)以平台为依托,联通社区治理主体 |
| (三)以问题为导向,健全运行保障体系 |
| 本章小结 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的科研成果 |
| 致谢 |
（5）基于群智能的某机场航站楼能耗预测模型与节能策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究内容及论文结构 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 2 基于群智能架构的某机场航站楼能耗监测系统 |
| 2.1 某航站楼能耗构成分析 |
| 2.2 基于群智能的能耗监测系统 |
| 2.2.1 新型建筑智能化平台技术 |
| 2.2.2 基于群智能的能耗监测CPN拓扑结构 |
| 2.2.3 一种基于生成树算法的能耗采集网络 |
| 2.3 能耗监测系统的信息处理技术研究 |
| 2.3.1 能耗异常值处理 |
| 2.3.2 建立能耗标准信息集 |
| 2.4 小结 |
| 3 某机场航站楼能耗预测模型研究 |
| 3.1 能耗特征分析 |
| 3.2 某机场航站楼能耗预测模型研究 |
| 3.2.1 建模方法研究 |
| 3.2.2 能耗混沌特性判别 |
| 3.2.3 建立Chaos-SVR预测模型 |
| 3.2.4 预测结果分析 |
| 3.3 基于Markov链的能耗预测模型修正 |
| 3.3.1 Markov链修正原理 |
| 3.3.2 Markov链修正结果 |
| 3.4 模型验证 |
| 3.4.1 评价指标 |
| 3.4.2 模型评价 |
| 3.5 小结 |
| 4 基于群智能的某机场航站楼节能策略研究 |
| 4.1 某机场航站楼节能优化目标 |
| 4.2 基于群智能的节能优化策略 |
| 4.2.1 基于群智能的分布式协同调度算法 |
| 4.2.2 某机场航站楼主要用能系统的节能策略 |
| 4.3 节能评价 |
| 4.4 小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文及成果 |
| 致谢 |
（6）国际比较视野中我国绿色生态城区评价体系优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.4 名词界定 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 研究方法 |
| 1.7 本文创新 |
| 第2章 绿色生态城市理论研究及系统模型 |
| 2.1 概念梳理 |
| 2.2 内涵辨析 |
| 2.3 特征论述 |
| 2.4 理论基础 |
| 2.5 系统模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 绿色生态城区评价标准国际比较研究 |
| 3.1 ESMF比较矩阵 |
| 3.2 英国BREEAM Communities |
| 3.3 美国LEED ND、LEED Cities and Communities |
| 3.4 德国DGNB UD |
| 3.5 日本CASBEE UD、CASBEE Cities |
| 3.6 中国绿色生态城区评价标准 |
| 3.7 宏观环境与评价体系的比较小结 |
| 3.8 机制保障比较 |
| 3.9 模式特征比较 |
| 3.10 本章小结 |
| 第4章 我国绿色生态城区发展现状与挑战 |
| 4.1 我国绿色生态城区发展现状 |
| 4.2 我国绿色生态城区现存问题 |
| 4.3 我国绿色生态城区现实挑战 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 我国绿色生态城区评价体系优化 |
| 5.1 评价体系现存问题 |
| 5.2 评价体系优化思路 |
| 5.3 钻石评价模型 |
| 5.4 评价体系结构 |
| 5.5 评价内容优化 |
| 5.6 评价方法优化 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 评价体系优化实证 |
| 6.1 中新天津生态城案例验证 |
| 6.2 其他比较案例验证 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论创新与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 中新天津生态城国标(GBT51255-2017)评价验证 |
| 后记 |
| 读博士学位期间的主要工作 |
（7）园区综合能源系统源荷储协同优化及效益评价模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 综合能源系统发展研究现状 |
| 1.2.2 综合能源系统影响因素研究现状 |
| 1.2.3 综合能源系统协同优化模型研究现状 |
| 1.2.4 综合能源系统效益评价模型研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容和创新点 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文研究技术路线 |
| 1.3.3 论文研究创新点 |
| 第2章 园区综合能源系统相关理论 |
| 2.1 综合能源系统基础理论 |
| 2.1.1 综合能源系统概念 |
| 2.1.2 综合能源系统特征 |
| 2.1.3 综合能源系统发展过程 |
| 2.2 典型综合能源系统示范项目分析 |
| 2.2.1 国外综合能源系统示范项目 |
| 2.2.2 国内综合能源系统示范项目 |
| 2.2.3 综合能源系统实施经验总结 |
| 2.3 综合能源系统协同优化模式 |
| 2.3.1 电-热协同优化模式 |
| 2.3.2 电-热-冷协同优化模式 |
| 2.3.3 电-热-冷-气协同优化模式 |
| 2.3.4 各种协同优化模式对比分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 园区综合能源系统多元负荷联合预测模型研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 综合能源各子系统耦合关系分析 |
| 3.2.1 电能子系统 |
| 3.2.2 热能子系统 |
| 3.2.3 冷能子系统 |
| 3.2.4 气能子系统 |
| 3.3 构建综合能源系统联合预测模型 |
| 3.3.1 MTL-LS-SVM理论 |
| 3.3.2 联合预测模型构建 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 基础数据描述 |
| 3.4.2 预测结果分析 |
| 3.4.3 结果讨论与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 考虑转换利用的园区综合能源系统源-源协同优化模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多能转换设备特性分析及运行结构 |
| 4.2.1 多能源转换设备特性 |
| 4.2.2 源-源协同运行结构 |
| 4.3 综合能源系统源-源协同多目标优化模型 |
| 4.3.1 协同元件数学模型 |
| 4.3.2 协同优化目标函数 |
| 4.3.3 协同优化约束条件 |
| 4.4 源-源协同多目标优化模型求解方法 |
| 4.4.1 求解算法描述 |
| 4.4.2 求解算法计算流程 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 基础数据描述 |
| 4.5.2 优化结果分析 |
| 4.5.3 结果分析与讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 考虑不确定性的园区综合能源系统源-荷协同优化模型研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 双重不确定性分析及运行结构 |
| 5.2.1 源-荷不确定特性 |
| 5.2.2 源-荷协同运行结构 |
| 5.3 包含分布式能源并网的综合能源系统源-荷双层协同优化模型 |
| 5.3.1 源-荷协同互动关系 |
| 5.3.2 上层协同优化模型 |
| 5.3.3 下层协同优化模型 |
| 5.3.4 综合协同优化模型 |
| 5.4 考虑源-荷双重不确定性的综合能源系统双层协同优化模型 |
| 5.4.1 问题描述 |
| 5.4.2 目标函数 |
| 5.4.3 约束条件 |
| 5.4.4 求解方法 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 基础数据描述 |
| 5.5.2 优化结果分析 |
| 5.5.3 不确定性分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 考虑需求响应的园区综合能源系统源-荷-储协同优化模型研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 综合需求响应特性分析及运行结构 |
| 6.2.1 需求响应负荷特性 |
| 6.2.2 源-荷-储运行结构 |
| 6.3 综合能源系统源-荷-储两阶段优化模型 |
| 6.3.1 第一阶段日前协同优化模型 |
| 6.3.2 第二阶段时前协同优化模型 |
| 6.4 源-荷-储两阶段协同优化模型求解方法 |
| 6.4.1 求解算法描述 |
| 6.4.2 求解算法计算流程 |
| 6.5 算例分析 |
| 6.5.1 基础数据描述 |
| 6.5.2 优化结果分析 |
| 6.5.3 结果对比讨论 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 考虑源-荷-储全过程的园区综合能源系统效益评价模型研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 综合能源系统效益评价指标体系 |
| 7.2.1 选择评价指标原则 |
| 7.2.2 构建评价指标体系 |
| 7.2.3 评价指标的预处理 |
| 7.3 基于云模型改进的多层级模糊综合评价模型 |
| 7.3.1 多层级模糊综合评价模型 |
| 7.3.2 云模型 |
| 7.3.3 构建模型计算流程 |
| 7.4 算例分析 |
| 7.4.1 基础数据描述 |
| 7.4.2 效益评价过程 |
| 7.4.3 评价结果分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）我国火电“近零排放”减排效应及补偿机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 火电环境影响相关研究 |
| 1.2.2 综合评价相关研究 |
| 1.2.3 财政补贴相关研究 |
| 1.2.4 环境规制政策相关研究 |
| 1.3 研究方法和技术路线 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第2章 相关基础理论与方法 |
| 2.1 火电“近零排放”概述 |
| 2.1.1 燃煤电厂主要大气污染物 |
| 2.1.2 火电“近零排放”概念和标准的提出 |
| 2.1.3 火电“近零排放”技术路线 |
| 2.1.4 火电“近零排放”的环境效果 |
| 2.1.5 火电“近零排放”的能源安全效益 |
| 2.2 智能预测相关理论 |
| 2.3 效应评价相关理论 |
| 2.4 演化博弈论相关理论 |
| 2.5 系统动力学相关理论 |
| 2.6 支付意愿相关评估方法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于FA-Elman模型的我国大气污染物排放预测研究 |
| 3.1 我国大气污染治理相关情况 |
| 3.1.1 我国大气污染物控制标准的国际对照 |
| 3.1.2 空气质量总体达标情况 |
| 3.1.3 首要污染物情况 |
| 3.1.4 我国大气污染呈现出的新特点 |
| 3.2 大气污染物排放的主要影响因素 |
| 3.3 基于萤火虫算法优化的Elman神经网络预测模型构建 |
| 3.3.1 萤火虫算法基本原理 |
| 3.3.2 Elman神经网络基本原理 |
| 3.3.3 基于FA优化的Elman神经网络模型构建 |
| 3.4 主要大气污染物排放量预测分析 |
| 3.4.1 历史数据来源 |
| 3.4.2 相关性分析 |
| 3.4.3 预测结果分析 |
| 3.4.4 火电行业大气污染物排放情况 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于超效率DEA的火电“近零排放”减排效应评价 |
| 4.1 “近零排放”烟气处理主要技术 |
| 4.1.1 除尘主要技术 |
| 4.1.2 脱硫主要技术 |
| 4.1.3 脱硝主要技术 |
| 4.2 减排效应评价指标体系构建 |
| 4.2.1 烟气排放指标 |
| 4.2.2 投资及成本指标 |
| 4.2.3 工艺成熟度指标 |
| 4.2.4 施工便利性指标 |
| 4.2.5 火电“近零排放”减排效应评价指标体系 |
| 4.3 基于超效率DEA的减排效应评价模型构建 |
| 4.3.1 数据包络分析基本概念 |
| 4.3.2 DEA主要模型基本原理 |
| 4.3.3 基于超效率DEA的评价模型构建 |
| 4.4 实证计算及结论分析 |
| 4.4.1 火电“近零排放”典型项目基本情况 |
| 4.4.2 减排效应评价计算 |
| 4.4.3 结论分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 计及政策补贴的火电“近零排放”减排效应情景分析 |
| 5.1 基于EGT模型的火电“近零排放”技术扩散多主体博弈分析 |
| 5.1.1 EGT模型构建 |
| 5.1.2 基于协同进化算法的模型计算 |
| 5.1.3 仿真分析与结论 |
| 5.2 基于SD模型的火电“近零排放”减排效应仿真分析 |
| 5.2.1 系统动力学模型的边界设定 |
| 5.2.2 系统动力学模型的构建 |
| 5.2.3 仿真与结论分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 大气环境改善居民支付意愿分析 |
| 6.1 基于选择实验模型的大气环境改善支付意愿评估方法构建 |
| 6.1.1 调查问卷区域的大气环境状况 |
| 6.1.2 调查问卷的设计 |
| 6.1.3 MNL选择模型的构建 |
| 6.2 大气环境改善支付意愿评估分析 |
| 6.2.1 调查结果样本特征分析 |
| 6.2.2 多元logit模型回归结果分析 |
| 6.2.3 大气环境改善支付意愿结果计算 |
| 6.2.4 大气环境改善支付意愿结果分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 我国火电“近零排放”补偿机制研究 |
| 7.1 现行火电“近零排放”补贴政策的局限 |
| 7.2 火电“近零排放”补偿机制优化总体思路 |
| 7.3 火电“近零排放”补偿机制实施策略 |
| 7.3.1 价格补贴方面 |
| 7.3.2 优先交易方面 |
| 7.3.3 管控规制方面 |
| 7.3.4 外部居民参与方面 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 研究成果与结论 |
| 8.1 研究成果与结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 大气环境改善支付意愿评估调查问卷 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）徐州GH燃气公司调度信息化项目优化应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 主要研究方法 |
| 1.5 研究思路与技术路线 |
| 2 国内外相关研究综述 |
| 2.1 关于企业信息化管理的国内外相关研究 |
| 2.2 关于信息化在城市燃气运营管理中应用的相关研究 |
| 2.3 关于项目管理理论与信息化系统项目管理的相关研究 |
| 2.4 文献述评 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 徐州GH燃气公司调度信息化管理的现状分析 |
| 3.1 GH燃气集团信息化建设简述 |
| 3.2 徐州GH燃气公司调度信息化建设简述 |
| 3.3 GH燃气集团信息化现状调查与分析 |
| 3.4 徐州GH燃气公司调度信息化项目建设存在的主要问题分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 徐州GH燃气公司调度信息化项目的优化设计与项目管理 |
| 4.1 优化的基本思想与原则 |
| 4.2 信息系统架构优化设计 |
| 4.3 任务目标与方案设计 |
| 4.4 项目管理组织机构与职能分工 |
| 4.5 调度信息化优化项目进度计划 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 徐州GH燃气公司调度信息化优化项目方案应用效果预测 |
| 5.1 生产营运系统项目的优化应用与效果预测 |
| 5.2 客户服务系统项目的优化应用与效果预测 |
| 5.3 项目的系统对接与应用展望 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 局限性和未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（10）某办公建筑能耗预测模型与监管系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 本文研究背景 |
| 1.2 办公建筑能耗研究意义 |
| 1.3 国内外的办公建筑能耗研究发展 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 办公建筑能耗研究现状分析 |
| 1.4 研究内容及论文结构 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 课题创新点 |
| 1.4.3 研究思路与结构安排 |
| 2 办公建筑能耗综合指标 |
| 2.1 办公建筑能耗调研 |
| 2.2 办公建筑能耗监管系统 |
| 2.2.1 办公建筑能耗监管定性分析 |
| 2.2.2 办公建筑能耗数据定量分析 |
| 2.3 办公建筑能耗综合指标体系 |
| 2.3.1 办公建筑的能耗标准数据集 |
| 2.3.2 办公建筑节能特征指标 |
| 2.3.3 办公建筑能耗对比分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 某办公建筑能耗监测及用能分析 |
| 3.1 某办公建筑能耗监测系统 |
| 3.1.1 某办公建筑介绍 |
| 3.1.2 能耗监测系统总体框架 |
| 3.1.3 分项能耗数据监测的实现 |
| 3.2 某办公建筑的能耗特征分析 |
| 3.2.1 建筑参数对能源使用的影响 |
| 3.2.2 某办公建筑逐年能耗分析 |
| 3.2.3 某办公建筑季节性能耗分析 |
| 3.2.4 某办公建筑逐日能耗分析 |
| 3.3 某办公建筑的分项能耗及节能策略分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 某办公建筑能耗预测模型研究 |
| 4.1 某办公建筑能耗数据的识别与修复 |
| 4.1.1 基于统计模式的能耗识别修正模型 |
| 4.1.2 性能评价指标的确定 |
| 4.1.3 仿真实例分析 |
| 4.2 某办公建筑能耗复合预测模型原理 |
| 4.2.1 FCM聚类算法 |
| 4.2.2 GWO-BP神经网络算法 |
| 4.2.3 复合预测模型的建立 |
| 4.3 某办公建筑的能耗预测模型建立 |
| 4.3.1 输入和输出参数的选择 |
| 4.3.2 输入参数标准化 |
| 4.3.3 样本数据的选择 |
| 4.3.4 实际建模 |
| 4.4 仿真算法结果验证与分析 |
| 4.4.1 性能评价指标确定 |
| 4.4.2 模型的评价验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 某办公建筑能耗监管系统设计 |
| 5.1 某办公建筑能耗监管系统数据库设计 |
| 5.1.1 某办公建筑能耗数据库的需求设计 |
| 5.1.2 某办公建筑能耗数据库概念设计 |
| 5.1.3 某办公建筑能耗数据库逻辑设计 |
| 5.1.4 某办公建筑能耗数据库的建立 |
| 5.2 某办公建筑能耗监管软件系统设计及模块功能实现 |
| 5.2.1 某办公建筑能耗监管软件系统结构 |
| 5.2.2 某办公建筑能耗监管软件功能 |
| 5.3 某办公建筑空调末端控制器优化 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文及成果 |
| 附录 |
| 附录A. 办公建筑能耗调研详表 |
| 附录B. 附图索引 |
| 附录C. 附表索引 |
| 致谢 |
四、燃气调度监测系统的实现（论文参考文献）
- [1]面向崇明世界级生态岛的智慧燃气建设研究[J]. 陈杰,徐汶波,陈炀. 城市燃气, 2021(S1)
- [2]社区风险监测平台系统集成方案的设计与实现[D]. 李梦超. 北方工业大学, 2021(01)
- [3]气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价模型研究[D]. 刘沆. 华北电力大学(北京), 2021
- [4]共生理论视角下的中国城市社区治理研究 ——基于对城市社区网格化管理的审视[D]. 宋晓娟. 吉林大学, 2021(01)
- [5]基于群智能的某机场航站楼能耗预测模型与节能策略研究[D]. 段佳音. 西安建筑科技大学, 2021
- [6]国际比较视野中我国绿色生态城区评价体系优化研究[D]. 杜海龙. 山东建筑大学, 2020(04)
- [7]园区综合能源系统源荷储协同优化及效益评价模型研究[D]. 德格吉日夫. 华北电力大学(北京), 2020
- [8]我国火电“近零排放”减排效应及补偿机制研究[D]. 王宏伟. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [9]徐州GH燃气公司调度信息化项目优化应用研究[D]. 张远. 中国矿业大学, 2020(01)
- [10]某办公建筑能耗预测模型与监管系统研究[D]. 田颖. 西安建筑科技大学, 2020