基于能耗调研的天津某高校节能潜力分析和能耗预测

【摘要】： 建设节约型校园是实现高校可持续发展的需要。针对节约型校园建设问题,国内外均开展了相关研究,但都存在很大局限性。本文以天津大学为例,针对校园能耗,提出了如何系统地开展能耗调研、预测和节能分析。 能耗调研包括能源账单调研和重点用能系统调研。通过调研能源账单,了解校园能耗现状,确定重点用能建筑和重点用能系统。紧接着,针对重点用能系统进行详细调研,主要从设备效率、系统效率和运行管理三方面入手,得到了照明系统、供热系统和生活热水系统存在的问题。 节能改造是在重点用能系统调研的基础上,针对用能不合理的情况,提出合理的节能改造措施。从技术节能、管理节能和行为节能出发,采用估算和能耗模拟的方法分析节能潜力。通过分析得到,校园总节能潜力为14.9%,以2007年能耗为例,可节约3820t标准煤。其中,供热系统是贡献最大的用能系统,贡献率为9.33%;宿舍建筑是贡献最大的用能建筑,贡献率为6.49%。 能耗预测为高校制定中长期能源规划和发展战略提供基本依据,同时通过预测可以对校园能耗进行科学的评价。本文通过分析,最终确定了GDP、城市居民可支配收入、学生人数、校园建筑面积和科研经费五个影响因素。然后基于MATLAB神经网路工具箱,建立了BP神经网络预测模型。创建完成的模型通过训练和仿真,完成了预测。预测结果表明人工神经网络用于校园能耗预测,与传统方法比较,能拟合任意的非线性函数,并且具有准确、简单等特点。 【关键词】：节约型校园 能耗调研 节能潜力分析 能耗预测
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TU201.5
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景9-11
• 1.1.1 国家政策背景9
• 1.1.2 高校能源现状9-10
• 1.1.3 节约型校园研究情况10-11
• 1.2 研究内容11
• 1.3 研究意义11-12
• 1.4 国内外研究现状12-15
• 1.4.1 能耗统计和调研12-14
• 1.4.2 能耗预测研究14-15
• 第二章 校园能耗概况15-23
• 2.1 校园能耗特点15
• 2.2 校园能耗概况15-21
• 2.2.1 校园建筑概况16-17
• 2.2.2 校园能耗概况17-20
• 2.2.3 小结20-21
• 2.3 重点用能系统的确定21-23
• 第三章 重点用能系统的调研23-39
• 3.1 调研技术路线23-24
• 3.2 照明系统24-29
• 3.2.1 调研内容24
• 3.2.2 调研方法和步骤24-25
• 3.2.3 调研对象25
• 3.2.4 调研结果25-29
• 3.3 供热系统29-35
• 3.3.1 调研内容30-31
• 3.3.2 调研方法31
• 3.3.3 调研结果31-35
• 3.4 生活热水系统35-39
• 3.4.1 调研内容35-36
• 3.4.2 调研方法36
• 3.4.3 调研结果36-39
• 第四章 节能改造与节能潜力分析39-61
• 4.1 照明系统39-41
• 4.1.1 光源39-40
• 4.1.2 开关控制40-41
• 4.1.3 运行管理策略41
• 4.2 供热系统41-54
• 4.2.1 技术路线41-44
• 4.2.2 围护结构节能潜力分析44-51
• 4.2.3 实测温度节能潜力分析51-52
• 4.2.4 运行控制策略节能潜力分析52-54
• 4.3 生活热水系统54-56
• 4.3.1 设备替换节能潜力分析54
• 4.3.2 浴室余热回收节能潜力分析54-56
• 4.4 综合节能率56-59
• 4.4.1 技术路线56-58
• 4.4.2 综合节能率分析58-59
• 4.5 节能改造路线实施59-61
• 第五章 校园能耗预测研究61-73
• 5.1 能耗预测方法概述61-63
• 5.1.1 时间序列方法61
• 5.1.2 弹性系数法61-62
• 5.1.3 回归分析法62
• 5.1.4 人工神经网络62-63
• 5.2 基于BP人工神经网络的校园能耗预测模型63-68
• 5.2.1 BP人工神经网络概述63
• 5.2.2 影响因素分析63-67
• 5.2.3 网络结构和参数67-68
• 5.3 基于MATLAB人工神经网络工具箱的校园能耗预测模型与实现68-71
• 5.3.1 MATLAB人工神经网络工具箱概述68-69
• 5.3.2 校园能耗预测网络的模型与实现69-71
• 5.4 小结71-73
• 第六章 结论与展望73-75
• 6.1 结论73-74
• 6.2 展望74-75
• 参考文献75-78
• 发表论文和参加科研情况说明78-79
• 致谢79

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