吴佳桐[1]（2019）在《含冷热电联供微网的区域综合能源系统优化配置》文中研究表明能源是人类社会持续发展过程中不可或缺的物质条件,传统化石能源地消耗日益增加,带了来能源资源短缺与环境破坏严重的双重化问题。在此背景下,综合能源系统（IES）在近年来得到了大力发展,它的应用不仅大幅减少了对传统化石能源的消耗,同时也解决了传统化石能源燃烧带来的污染物排放问题。本文在建立CCHP系统中各类核心设备模型后,对两种类型下的区域综合能源系统（RIES）进行了建模,最后对系统中各类负荷进行优化调度进行研究与分析。具体研究内容如下:（1）研究背景和现状介绍介绍了IES的研究背景以及近十几年来的发展状况,阐明IES的研究意义,针对国内外研究的现状进行了详细说明。（2）设备单元和网络建模对CCHP微网中的核心设备以及IES中包含的热网、电网、燃气网进行建模,同时采用分段线性化的方法将网络模型转化为了一个混合整数线性规划问题。（3）含有热网的综合能源系统优化研究建立了一个含有热网的RIES,利用蒙特卡洛随机模拟的算法对该RIES中的电、热、冷负荷以及光伏发电单元的出力进行了模拟。通过YALMIP和CPLEX两种商业软件对模型进行仿真,求解出一天RIES各类负荷优化结果。与此同时,文章还针对热网运行带来的经济效益、热网运行工况以及燃气价格对系统运行成本的影响进行了分析。（4）计及可再生能源消纳的综合能源系统优化研究为了加大可再生能源的消纳程度,将光伏发电单元（PV）的消纳纳入了系统运行成本中考虑。通过仿真、对比得出,在计及可再生能源的消纳后,系统内的PV消耗率明显提升,这不仅对传统化石能源有所节约,同时也减少了系统运行中所带来的污染物排放。本文通过对两种类型下RIES的建模和仿真,得到了一天内对RIES的负荷优化配置结果,并且将生态的维护纳入考虑,为现代多能源的系统规划问题提供了参考方案。
王恩泽[2]（2017）在《动力煤深度筛分降低煤泥产率的研究》文中认为我国煤炭资源丰富,但各地区煤质情况存在一定差异,加之在煤炭开采的过程中机械化程度越来越高,导致原煤中细粒级末煤含量也随之发生变化。由于淮北矿区各动力煤选煤厂洗选的原煤煤质较差,末煤的含量及灰分值均较高,如果原煤分级筛的筛分性能差,那么洗选出的精煤产品灰分将无法满足客户要求,而且煤泥产率偏高,从而使选煤厂经济效益受损。这时,需要选择筛分效果更好的原煤分级设备即弛张筛对入料原煤进行深度筛分,降低筛分粒度,增加原煤进入重选比例,降低煤泥产率,使一定比例的煤泥产品转换成商品煤,从而提高全厂经济效益。论文基于淮北矿区三座动力煤选煤厂的入料原煤数据和设备单机检测数据,对各分厂原煤分级改造前后设备建立粒度分布曲线模型及分配曲线模型,计算出筛分性能评定参数,并进行比较分析。然后对朱仙庄选煤分厂的原煤分流分级入洗项目设计方案进行模拟分析,总结出在符合客户对洗混煤灰分、发热量等质量要求的前提下,煤泥产率明显降低的分流分级设计方案。研究结果表明:1)朱仙庄动力煤选煤分厂原有原煤分级设备筛分效果较差,0-0.5mm粒级末煤在筛上粗粒产品中的分配率高达30.1%,细粒级原煤无法得到有效筛分,导致煤泥产率偏高,筛分效率偏低。2)朱仙庄选煤厂原煤分级设备更换为弛张筛后,筛分粒度可以将至4.5mm以下,同时0-0.5mm粒级煤泥在筛上粗粒产品中的分配率为19.4%,比更换前降低了 10.7%,有效降低了煤泥产量,筛分效率也有显着提升。3)煤泥深度筛分是动力煤选煤厂生产过程中的关键技术,而弛张筛是降低煤泥产率的关键设备,其具有筛分粒度小、筛分效率高、维护简单等优点。4)不同弛张筛在淮北矿区三座动力煤选煤分厂应用之后,发现桃园选煤厂应用的KRL（V）/ED 3000x8-R45型弛张筛在入料原煤筛分难度最大的情况下,具有最为显着的筛分效果。5)对朱仙庄选煤分厂的原煤采用分流入洗的设计方案,即90%原煤进入弛张筛进行4mm分级,筛上物与原煤分流的10%进入三产品重介旋流器进行分选,该方案不仅能够满足客户对商品煤的质量要求,而且具有较好的适应性。
李哲池[3]（2017）在《船舶制造企业辅助生产费用分配研究》文中研究表明辅助生产费用是制造企业产品成本构成的重要内容,在产品总成本中所占的比重日趋增大,正确的归集和分配辅助生产费用、准确及时地核算辅助生产费用能够为管理者提供及时可靠的成本信息,从而提高企业经济效益,促进企业经营发展。船舶制造企业是典型的大型单件小批项目型工业生产企业,需要通过不同部门组织间大量的、细致的分工协作共同完成产品制造,辅助生产部门多,提供的辅助劳务种类多、金额大、计量方式各不相同,受益部门与受益对象复杂,辅助生产部门之间交互频繁,这些特点决定了船舶制造企业辅助生产费用核算和管理的复杂性。但在实际操作中,目前船舶制造企业一般只采用单一的辅助生产分配方式处理所有辅助生产劳务类型,这在一定程度上影响了船舶产品成本核算的正确性。鉴于此,本文首先阐述了目前船舶制造企业成本核算现状及存在的问题,其次对船舶制造企业辅助生产劳务的特点进行介绍,结合其特点分析了船舶制造企业现行辅助生产费用分配方法存在的问题和影响,凸显了采用单一分配方法的不准确性。之后,结合船舶制造企业生产产品特点和辅助生产部门提供劳务的特点,提出对劳务进行分类分配的观点,并且根据分类分别制定相应的辅助生产分配方法及辅助劳务单价。最后,用船厂数据进行实例验证,并且对比不同分配方法的核算结果,进行成本差异分析,凸显本文方法的适用性和优越性。本文研究内容有利于提高船舶制造企业辅助生产费用分配的准确性,有利于寻求降低成本费用的途径以及成本管理工作的开展,文章的研究结果为船舶制造企业辅助生产核算和成本控制提供参考。
刘明艳[4]（2017）在《基于GIS/RS北京市林地利用规划研究》文中认为林地是森林资源的重要组成部分,区域内林地资源的科学规划,对我国林地资源的充分利用与生态环境的良好建设,具有重要的影响。本文选取北京市作为研究区,利用RS与GIS作为研究的技术手段,利用高分一号遥感影像分类统计:至2016年,北京市平原区林地（成林）面积1643.10 km2,占平原区总面积的24.60%,山区林地面积8444.79 km2,占山区总面积的86.75%。未来5年山区林地发展以林地保护为主;平原区林地需求量为360.38 km2。以生态效益最大化目标函数,以费用、覆盖率、农地红线、碳吸排平衡为约束条件,建立最优线性规划模型,结合造林成本系数矩阵与固碳效益系数矩阵,得到北京市2016-2020年林地利用规划模型为:maxG=448.39X1 1+561.43X12+517.24X13+159.92X14+433.05X21+542.23X22+499.55154.45X23+555.25X24+695.23X31+640.51X32+198.03X33+X34+343.62X41+430.26X42+396.39X43+122.56X44+607.04X51+760.09X52+700.26X53+216.51X54,经费约束:∑i=1n∑j=1m VijXij≤5519500;覆盖率增长约束:∑i=1nXi/S≥30%;基本农地约束:X4j≤299.47;碳吸排平衡约束:∑i=1n Xi≥997.27。使用Lingo软件求解,得到全局最优解,客观值为159545.73。规划结果为:2016-2020年北京市平原区有效率利用的林地面积预计新增360.38 km2,达到2027.15 km2。林地规划方案为:农地转化为林地262.37 km2,未利用地转化为林地76.63 km2;现有林地中迹地、未成林地、宜林地均未充分利用林地资源,因此将其规划为有林地和灌木林地。不同林分类型中,新增阔叶林面积最大,为147.85 km2,混交林次之,为132.81 km2,针叶林和灌木林较少,均为39.86 km2。以缓解道路污染为目标,利空GIS空间分析功能,得到北京市林地利用布局的初步规划结果。
王大江[5]（2015）在《传统代数分配法存在的问题及改进》文中研究表明传统代数分配法存在没有考虑自身耗用影响、费用分配率小数点保留导致出现计算尾差、多元方程组未完整体现交互分配过程、求解计算复杂且工作量大等问题。本文通过Excel规划求解计算辅助生产费用的实际单位成本、体现交互分配并考虑辅助车间自身耗用的联立方程组等措施对传统代数分配法进行改进,提高了辅助生产费用分配的精确性,体现了交互分配内涵,简化了分配过程,有助于提高会计人员成本管理水平。
罗丹[6]（2015）在《辅助生产费用代数分配法的改进运用研究》文中研究说明在辅助生产费用的分配方法中,代数分配法最为准确,但却没有被普及。本文修正代数分配法的等式方程,同时引入EXCEL求解来解决代数分配法在实际运用中可能出现的问题,以达到体现交互分配和简明操作的目标,并促进该方法的广泛应用。
彭宏超[7]（2014）在《辅助生产费用代数分配法的再认识》文中提出基于《企业产品成本核算制度（试行）》,本文研究了代数分配法的实质,指出了传统辅助生产代数分配法的缺陷,并提出了相应的改进意见,以便会计实务工作者更好地理解计划成本分配法的理论内涵,促进这一简便方法在实际工作中的应用。
李鑫[8]（2013）在《基于不确定性的区域土地利用结构与布局优化研究》文中研究表明目前快速的城镇化、工业化还需一定农地非农化作支撑,而人口与其它因子对粮食需求又不断增加,同时资源环境又加剧恶化,可见未来有限土地资源既要用作吃饭,还要用于发展经济,同时又要用作生态建设,因此通过科学、合理的土地利用规划来配置土地资源是实现可持续发展的关键。我国已编制三轮覆盖全国范围的土地利用规划,而规划实施评价时一个普遍问题就是规划预期偏离现实,规划中规定的指标不断被突破,规划内容也不断被否定。其中一个重要原因是对土地利用优化不确定性考虑不足,规划最主要特征是未来导向性,而未来又总是不确定的,于是规划天生就蕴育着不确定性,土地利用结构与布局优化中忽视不确定性则令规划政策的科学性不高而导致规划失效。弹性的根根源是未来不确定性,同时弹性亦是对不确定性的应对,而目前土地规划弹性不足,令规划约束过死而频繁修改,以致规划失效。因此于不确定角度研究土地利用结构与布局优化,全面考虑未来土地利用优化不确定性,可提高优化的科学性,令规划政策合乎未来最可能情景,同时据基于不确定性的优化研究可测算弹性空间大小,以提高规划弹性,增强规划生命力。基于不确定性的其它资源环境优化已有一定研究,且数学、工科领域对不确定信息、不确定规划研究正方兴未艾,论文从不确定角度用不确定数学法研究土地优化,开拓了该领域研究的新视角。本文首先考察了土地利用优化不确定性的来源、类型及特性;其次用期望值模型、线性区间优化模型分别求取了不确定因素最可能发生时之优化结构与不确定因素在一定可能范围时优化结构的弹性区间;随之又用CLUE-S模型把不确定环境下最可能优化结构与土地利用结构弹性区间配置在空间上,以达布局优化目的;最后以扬州为例作实证研究。论文主要研究内容与方法具体见下:1、考察土地利用优化不确定性。以土地利用优化概念为起点,考察土地利用优化不确定性来源,探求不确定性的属性,且分析不确定性类型、内容,以明确论文研究对象,提出应对土地利用优化不确定性的举措,以为下文研究奠定基础。2、求取不确定因素最可能时的优化结构。据不确定指标的历史序列用灰色模型预测目标年指标值;之后调查统计该些不确定指标在预测值周围可能的变化与分布;用大数定律把不确定指标的分布信息嵌入期望值模型,用多目标遗传算法求解期望值模型,其中多目标遗传算法是在Matlab中编程实现。3、求取不确定性在一定可能范围时的土地结构弹性区间。据不确定指标变化区间,用区间优化模型求取最好最优值对应的土地利用结构与最差最优值对应用地结构,于此基础上以计算机程序求取当有效向量密度达一定标准时的土地利用结构弹性区间。4、不确定因素最大可能时的土地利用布局优化。即把不确定环境下最优土地利用结构配置在空间,其先对现状用地布局优化,调整不合理布局,在经优化的现状图中提取不同用地的分布规则,即优化的布局规则;以其为准则,用CLUE-S模型把不确定因素最可能时的土地利用优化结构配置在空间上。5、土地优化布局弹性空间划定。用马尔科夫链中的转移概率推演了不同用地取上限值、下限值时的土地结构情景;随之以上限值、下限值时的用地结构为输入需求而以CLUE-S模型作空间配置,对该用地来说,两次不同之处便是其弹性空间;不同用地弹性空间有重叠部分,论文以CLUE-S中不同用地的适宜概率为准,把重叠部分配置给其适宜概率高之用地类型,由此形成土地利用布局弹性空间。经研究,论文得出以下研究结论:1、土地利用优化处于在不确定环境中,其面对诸多不确定性。以优化主体为界不确定性来源可分为外部与内部来源。其中内部环境中不确定性主要是模型不确定性与主体不确定性,外部不确定性主要是基础不确定性、经济不确定性、社会不确定性与生态不确定性。应对土地利用优化不确定性的措施主要有:广泛收集土地需求信息,令未来不确定信息尽量显化;应用不确定数学模型,求取最可能的优化结果;编制弹性土地利用规划,对未来不确定性预留一定空间。2、基于不确定性的土地利用结构优化的关键是识别不确定指标分布变化,且把不确定指标嵌入优化模型。不确定指标不再是唯一的预测值,而是具有一定概率分布的变量,则关键是寻求其分布信息,因其代表了不确定影响的大小与可能。把不确定指标嵌入优化模型亦是重要事宜,不确定指标分布代表其信息水平,能否把其很好嵌入优化模型则代表信息能否被模型充分利用。3、弹性区间是不确定因素对土地利用影响的外在表现。弹性产生的原因是影响土地利用优化因素的不确定性,因未来土地利用有诸多不确定性,则优化方案必不唯一,而须一定的弹性空间,且未来不确定性越大,弹性空间越大。土地利用优化中相关影响因素可看成函数的自变量,而把优化结果看成因变量,因自变量本身是不确定的,具有一定分布变化,则因变量亦应有一定变化区间。4、CLUE-S模型可用于空间布局优化。CLUE-S模型空间配置时,现状布局决定未来布局,现状布局是优化的,未来布局亦是优化的,现状布局有不合理之处,未来布局同样亦会不合理。于是可首先对现状布局优化,之后在经布局优化现状图中提取优化的分布规则来指导未来土地利用布局优化。5、不确定数学模型可用作不确定环境下的土地利用优化。确定环境是相对的,不确定环境才是真实的,为求取更符合现实的资源配置方案,不确定数学模型正方兴未艾地用于水、电力、油田等资源的优化配置研究。不确定性也存在于土地利用领域,土地利用优化面对的亦是不确定环境,因此用不确定数学模型对土地资源作优化配置,可提高土地利用优化方案科学性,而促进土地持续利用目标实现。
于汪洋[9]（2013）在《线性规划在成本分配中的应用研究 ——以J炼油厂辅助车间财务分析为例》文中研究指明本文主要研究线性规在辅助生产成本分配中的具体应用。目前,在财务成本核算过程中,对于大多数大型炼化企业,由于内部设有多个辅助生产车间,各辅助生产车间之间又相互提供产品或劳务,月末在辅助生产成本核算过程中,按现有的成本核算方法,多采用交互分配法、直接分配法、代数法等。通过在炼化企业实际工作中的具体应用,每种分配方式都有不同的特点,其计算出的辅助生产车间生产成本也不尽相同,由于算法的不同对企业的成本或多或少都有影响。本文引入运筹学中线性规划的基本思想,根据要解决的实际问题建立数学模型,明确决策变量,设立目标函数,规定约束条件,让目标函数达到最大或最小值,使辅助生产车间总成本最低,并求出各产品的最佳单位成本。这样在保证了基本生产车间、辅助生产车间、管理部门和外部单位正常生产用量的前提下,解决炼化企业辅助生产车间成本分配由于核算方法等原因造成的车间成本虚高问题,应用科学的解决问题的方法,求出最优解,使企业的成本数据更趋合理,为企业的成本分析、计划与排产提供有力的数据支持。同时明确了计算机作为辅助手段,在计算过程中的具体应用,为实现真正意义上的现代化管理、简化计算过程创造了必要条件。本文还对线性规划在各领域中的应用做了展望,相信运筹学今后必将在我国的科学技术现代化和管理现代化进程中发挥出巨大作用。
吴波[10]（2012）在《造纸过程能源管理系统中数据挖掘与能耗预测方法的研究》文中指出造纸是我国九大高耗能行业之一，在环境、政策与市场压力下造纸企业面临着巨大的节能压力。节能方式一般可以分为三大类：①结构节能；②技术节能；③管理节能。其中，管理节能即对结构节能与技术节能提供重要支持，又可实现能源效率的持续改进，能源管理系统（Energy Management System，EMS）是管理节能的核心。能源管理系统是一项整合自动化和信息化技术的管控一体化节能新技术，通过对企业能源转换，利用和回收实施动态监控，改进和优化能源平衡，实现系统性节能降耗。本研究以广州造纸厂（海珠厂区）为对象，以GE智能平台为软件平台，研究并实现课题组能源管理系统（Mill Energy Optimization Platform，MEOP）中的关键模块——数据集成和能量信息实时计算，实现造纸企业能量系统的集中化、精细化管理。并通过对能源管理系统中的数据交互技术的研究，实现MEOP与基于造纸过程的各种功能模型的集成。能源管理系统的建立实现了全厂能量信息的准确、透明、实时获取，以广州造纸厂2009年PM1单位产品能耗指标为例，MEOP计算结果与人工统计结果的均方根误差为0.47GJ/t，平均相对误差为6.79%，MEOP还实现了该指标时间间隔为1分钟的实时计算，时效性远高于人工统计周期1个月。除了单位产品能耗等重要能效指标外，MEOP还支持基于物流数据的能流数据计算，这些丰富的实时能量信息提供了对生产过程能耗状况及能流流向的深入理解。在数据集成与能量信息提取的基础上，通过能源管理系统中的数据交互技术实现了MEOP与基于造纸过程的各种功能模型的集成，进而实现了能量监控、能量分析等能源管理系统重要功能，并且丰富的生产过程数据和能量信息为后续能源影响因素分析与挖掘、能耗预测提供了重要数据基础。造纸生产过程具有海量的生产数据，但理解它们已超出了人的能力，常常使操作人员陷入“数据丰富，信息贫乏”的困境。本研究以能源管理系统为平台，以造纸过程海量生产数据为基础，对生产过程能源影响因素进行数据挖掘。针对造纸过程多变量、变量间多重相关和生产过程海量数据的特点，使用主成分分析（Principal ComponentAnalysis，PCA）、偏最小二乘分析（Partial Least Square，PLS）等多变量变换与筛选方法，对造纸过程能源影响因素的重要性进行分析与挖掘，得到了具有重要影响的能源影响因素，实现了能源影响因素的重要性排序，并根据能源影响因素的重要性分析结果，对能源影响因素进行了筛选，去除了与能耗无明显相关关系的能源影响因素。研究结果表明，合适的数据预处理和PLS相结合，可以实现对具有多重相关性的能源影响因素的重要性分析，发现与识别造纸生产过程中的主要能源影响因素，进而为各种节能技术改造、能源消耗异常分析、能耗预测等提供重要支持。基于能源影响因素的PLS分析结果，并针对偏最小二乘分析和人工神经网络各自的优势和特点，提出用PLS-ANN预测模型预测造纸过程能耗。为了提高预测的准确性，根据造纸生产过程各个工序的能耗特点，对造纸过程能耗进行划分与分类，针对每个能耗划分类型，应用适合的预测模型——PLS-ANN或ANN，对各个工序的能耗实施预测。在工序能耗预测的基础上，实现对整个造纸过程未来1小时能耗的有效预测。结果显示，对于造纸过程电耗，预测的均方根误差为9.02kWh/t，预测值与测量值的相关系数为0.95，对于造纸过程蒸汽消耗，预测的均方根误差为0.03t/t，预测值与测量值的相关系数为0.88，达到了较好的预测效果。通过造纸过程能耗的有效预测，可以为能源转换环节的生产提供重要支持，减少能源浪费，进而实现能量系统的动态平衡。本论文主要是关于方法和应用的研究，主要创新和特色之处为：1)在造纸企业能源管理信息系统中引入基于物料流和物料热力学性质的能量信息实时计算，获取准确、透明、实时的能量信息；2)针对造纸过程多变量、变量间多重相关和生产过程海量数据的特点，将PCA、PLS等多变量变换、筛选技术应用到造纸过程能源影响因素的分析与挖掘中来。通过合适的数据预处理技术与PLS相结合，实现能源影响因素的变换和重要性分析，对造纸过程的重要能源影响因素进行识别；3)对造纸过程能量系统进行合理划分，针对各个能耗划分类型，分别建立合适的预测模型，提高能耗预测的准确度。提出偏最小二乘分析与人工神经网络相结合的PLS-ANN预测模型，该预测模型即包含PLS在数据分析与解释方面的优势，又包含人工神经网络在非线性建模、自学习和自适应方面的优势。
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。
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。
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。
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 冷热电联供系统研究现状 |
| 1.2.2 国内外综合能源系统的研究现状 |
| 1.3 区域综合能源系统研究存在的问题 |
| 1.3.1 综合能源系统的特点 |
| 1.3.2 国内外区域综合能源系统研究存在的问题 |
| 1.4 论文结构与主要研究内容 |
| 1.5 本章总结 |
| 第二章 冷热电联供系统设备建模及网络模型 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 冷热电联供系统设备建模 |
| 2.2.1 燃气轮机模型建立 |
| 2.2.2 光伏单元模型建立 |
| 2.2.3 蓄电池模型建立 |
| 2.2.4 余热回收装置(蓄热槽)模型建立 |
| 2.2.5 电制冷压缩机模型建立 |
| 2.2.6 吸收式制冷机模型建立 |
| 2.2.7 燃气锅炉模型建立 |
| 2.2.8 余热锅炉模型建立 |
| 2.3 网络建模 |
| 2.3.1 天然气网络模型概述 |
| 2.3.2 电力网络模型概述 |
| 2.3.3 热网络模型概述 |
| 2.3.4 天然气及热网模型线性化 |
| 2.4 本章总结 |
| 第三章 多区域综合能源系统的运行优化 |
| 3.1 多区域综合能源系统运行规划 |
| 3.1.1 系统的网络结构: |
| 3.1.2 运行优化模型的建立 |
| 3.1.3 模型的求解方法 |
| 3.2 算例分析 |
| 3.2.1 CCHP系统运行工况分析 |
| 3.2.2 燃气价格灵敏度分析 |
| 3.2.3 系统总体运行经济性分析 |
| 3.3 本章总结 |
| 第四章 计及可再生能源消纳的区域综合能源系统优化调度 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 计及可再生能源的区域综合能源系统模型建立 |
| 4.2.1 数学模型及目标函数 |
| 4.2.2 系统约束条件 |
| 4.3 仿真算例 |
| 4.3.1 系统参数设定 |
| 4.3.2 负荷模拟 |
| 4.3.3 仿真结果分析 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究内容总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 本课题研究现状 |
| 1.2.1 潮湿细物料干法筛分的研究 |
| 1.2.2 潮湿细物料筛分设备发展概况 |
| 1.3 弛张筛工作原理与发展概况 |
| 1.3.1 弛张筛的工作原理 |
| 1.3.2 弛张筛发展概况 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 朱仙庄选煤分厂概况 |
| 2.1 朱仙庄选煤厂简介 |
| 2.2 原有原煤分级筛存在的问题 |
| 2.3 博后筛单机检测数据分析 |
| 2.3.1 筛分产品产率的计算 |
| 2.3.2 粒度分布模型及粒度特性曲线 |
| 2.3.3 分配曲线模型及错配物曲线 |
| 2.3.4 筛分评价指标计算 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 弛张筛在选煤分厂的应用 |
| 3.1 弛张筛实施概况 |
| 3.2 朱仙庄选煤厂弛张筛单机检测数据分析 |
| 3.2.1 粒度分布模型及粒度特性曲线 |
| 3.2.2 分配曲线模型及错配物曲线 |
| 3.2.3 朱仙庄弛张筛筛分评价指标综合分析 |
| 3.3 祁南选煤厂弛张筛单机检测数据分析 |
| 3.3.1 粒度分布模型及粒度特性曲线 |
| 3.3.2 分配曲线模型与错配物曲线 |
| 3.3.3 祁南弛张筛筛分评价指标综合分析 |
| 3.4 桃园选煤厂弛张筛单机检测数据分析 |
| 3.4.1 粒度分布模型及粒度特性曲线 |
| 3.4.2 分配曲线模型与错配物曲线 |
| 3.4.3 桃园弛张筛筛分评价指标综合分析 |
| 3.5 不同类型弛张筛性能指标比较 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 原煤分级技术改造项目方案设计 |
| 4.1 插值法确定筛分产率及灰分 |
| 4.1.1 三次样条插值的理论基础 |
| 4.1.2 excel环境下三次样条插值计算 |
| 4.2 重介旋流器产品质量预测 |
| 4.2.1 各产品的实际产率计算 |
| 4.2.2 建立旋流器分配曲线模型 |
| 4.2.3 分配曲线模型的平移 |
| 4.3 回归法确定煤发热量与水分、灰分的关系 |
| 4.3.1 二元回归方程的理论基础 |
| 4.3.2 二元回归方程的计算 |
| 4.4 煤流设计方案综合分析 |
| 4.4.1 原煤100%进入弛张筛 |
| 4.4.2 原煤90%进入弛张筛 |
| 4.4.3 综合分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 深度筛分效益分析 |
| 5.1 朱仙庄选煤厂效益分析 |
| 5.1.1 弛张筛筛分效果提升 |
| 5.1.2 经济效益分析 |
| 5.2 祁南选煤厂效益分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
| 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 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 成本核算和管理的研究 |
| 1.2.2 辅助生产费用分配的研究 |
| 1.2.3 船舶辅助生产费用分配的研究 |
| 1.2.4 研究现状小结 |
| 1.3 研究内容、方法与思路 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究思路 |
| 1.4 创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 相关理论和方法 |
| 2.1 成本的内涵 |
| 2.1.1 成本的概念 |
| 2.1.2 成本的构成 |
| 2.2 成本核算相关理论 |
| 2.2.1 成本核算的概念 |
| 2.2.2 成本核算的内容 |
| 2.2.3 成本核算的程序 |
| 2.3 辅助生产相关理论 |
| 2.3.1 辅助生产费用的内涵 |
| 2.3.2 辅助生产费用的归集和核算 |
| 2.3.3 辅助生产费用的分配 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 船舶制造企业辅助生产核算存在的问题 |
| 3.1 船舶制造企业成本核算的现状和存在的问题 |
| 3.1.1 船舶制造成本核算的现状 |
| 3.1.2 船舶制造成本核算的问题 |
| 3.2 船舶制造企业辅助生产劳务的特点 |
| 3.3 船舶制造企业辅助生产核算存在的问题 |
| 3.3.1 船舶制造辅助生产核算的内容 |
| 3.3.2 船舶制造现行辅助生产分配方法及问题 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 船舶制造企业辅助生产分配方法的构建 |
| 4.1 船舶制造企业辅助劳务的分类 |
| 4.2 船舶制造企业辅助劳务分配方法的选择 |
| 4.2.1 分配方法的选择 |
| 4.2.2 核算顺序的确定 |
| 4.3 船舶制造企业辅助劳务核算价格的确定 |
| 4.3.1 通用服务类劳务价格 |
| 4.3.2 动能类和专项服务类劳务价格 |
| 4.4 船舶制造企业辅助生产的具体分配流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 CX船厂辅助生产分配实例研究 |
| 5.1 CX船厂简介 |
| 5.2 CX船厂辅助生产费用分配案例 |
| 5.2.1 根据辅助生产劳务分类分配的结果 |
| 5.2.2 根据单一的交互分配法分配的结果 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 船舶制造企业辅助生产核算的实施措施 |
| 6.1 借助信息化平台的支持 |
| 6.2 结合相关绩效考核制度 |
| 6.3 制定针对性的核算制度 |
| 6.4 培养综合性的会计人才 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 林地保护利用规划概述 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 GIS/RS技术在林地利用规划中的应用 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 2. 研究区概况 |
| 2.1 北京市自然环境特征 |
| 2.1.1 气候状况 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 土壤类型 |
| 2.2 北京市人文地理特征 |
| 2.2.1 政治经济概况 |
| 2.2.2 社会文化概况 |
| 2.3 北京市土地利用概况 |
| 3. 数据采集与处理 |
| 3.1 地面数据 |
| 3.2 遥感数据 |
| 3.3 基础数据 |
| 3.4 遥感影像预处理 |
| 4. 北京市林地利用现状与需求量 |
| 4.1 遥感影像分类 |
| 4.2 北京市土地利用现状 |
| 4.2.1 平原区林地利用现状 |
| 4.2.2 山区林地利用现状 |
| 4.3 林地需求量分析 |
| 5. 北京林地利用数量规划 |
| 5.1 林地利用规划的要点及依据 |
| 5.1.1 规划要点 |
| 5.1.2 规划依据 |
| 5.2 线性规划法原理 |
| 5.3 基于线性规划法的北京市林地利用数量规划 |
| 5.3.1 目标函数的建立 |
| 5.3.2 约束条件的确定 |
| 5.4 造林成本及固碳效益系数确定 |
| 5.5 模型建立与结果解释 |
| 6. 北京市林地利用布局规划 |
| 6.1 基于GIS空间分析的林地利用布局规划 |
| 6.1.1 栅格数据提取 |
| 6.1.2 数据空间分析 |
| 6.2 规划结果 |
| 7. 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 第一导师简介 |
| 第二导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
| 一、文献回顾 |
| 二、传统代数分配法存在的问题 |
| 1.没有考虑自身耗用对辅助生产费用分配的影响。 |
| 2.费用分配率小数点保留导致出现计算尾差。 |
| 3.多元方程组未完整体现交互分配过程。 |
| 4.求解实际单位成本计算复杂且工作量大。 |
| 三、改进前的传统代数分配法 |
| 四、传统代数分配法的改进措施 |
| 1. 利用Excel“ 规划求解”计算辅助生产费用的实际单位成本。 |
| 2.体现交互分配,并考虑辅助车间自身耗用联立方程组。 |
| 五、改进后的代数分配法的优点 |
| 1.考虑自身耗用的影响,提高了辅助生产费用分配的精确性。 |
| 2.各辅助生产车间对内、对外采用统一的费用分配率,体现了交互分配实质。 |
| 3.利用Excel规划求解实际单位成本,简化了辅助生产费用分配过程。 |
| 4.将会计人员从繁琐的费用分配中解放出来,提高了其成本管理的综合能力。 |
| 一、代数分配法及其存在的问题 |
| 二、代数分配法在体现交互分配的修正 |
| 三、EXCEL对代数分配法的简化 |
| (一)线性规划法求解 |
| (二)矩阵解方程组法求解 |
| 四、结论 |
| 一、传统辅助生产代数分配法的介绍 |
| (1)设修理车间的单位成本为x元/工时,供电车间的单位成本为y元/度。建立方程组: |
| (2)辅助生产成本分配: |
| (3)会计分录: |
| 二、传统代数分配法存在的问题及改进建议 |
| 三、结论 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义与目标 |
| 1.2.1 研究意义 |
| 1.2.2 研究目标 |
| 1.3 研究方案 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.3.4 拟解决关键问题 |
| 1.4 可能的创新与不足 |
| 1.4.1 可能的创新 |
| 1.4.2 可能的不足 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 土地利用结构优化研究 |
| 2.1.1 土地利用结构优化模型进展 |
| 2.1.2 土地利用结构优化目标内容 |
| 2.2 土地利用布局优化研究 |
| 2.2.1 土地利用布局优化基础研究 |
| 2.2.2 土地利用类型空间配置模型 |
| 2.3 基于不确定性的资源环境优化研究 |
| 2.3.1 土地利用与土地利用规划不确定性 |
| 2.3.2 其它资源环境不确定性优化 |
| 2.4 城市规划不确定性研究 |
| 2.4.1 城市规划中不确定性根源 |
| 2.4.2 城市规划中不确定性应对 |
| 2.5 研究述评 |
| 第3章 基本概念与基础理论 |
| 3.1 基本概念 |
| 3.1.1 不确定性相关概念 |
| 3.1.2 土地利用优化相关概念 |
| 3.2 不确定性理论 |
| 3.2.1 不确定性产生 |
| 3.2.2 不确定性表现 |
| 3.3 不确定信息理论 |
| 3.3.1 不确定信息分类 |
| 3.3.2 不确定信息数学处理 |
| 3.4 不确定规划理论 |
| 3.4.1 不确定规划产生 |
| 3.4.2 不确定规划分类 |
| 3.4.3 不确定规划求解 |
| 3.5 土地利用规划理论 |
| 3.5.1 土地利用规划理论内涵 |
| 3.5.2 土地利用规划理论发展 |
| 第4章 土地利用优化不确定性考察 |
| 4.1 土地利用优化不确定性来源 |
| 4.1.1 外部来源 |
| 4.1.2 内部来源 |
| 4.2 土地利用优化不确定性分类 |
| 4.2.1 基础不确定性 |
| 4.2.2 经济不确定性 |
| 4.2.3 社会不确定性 |
| 4.2.4 生态不确定性 |
| 4.2.5 主体不确定性 |
| 4.2.6 模型不确定性 |
| 4.3 土地利用优化不确定性特征 |
| 4.3.1 时间不可逆性与非对称性 |
| 4.3.2 有限理性与有限预测性 |
| 4.3.3 非平衡性与不稳定性 |
| 4.3.4 整体性与多样性 |
| 4.4 土地利用优化不确定性应对 |
| 4.4.1 夯实优化基础信息 |
| 4.4.2 应用不确定规划模型 |
| 4.4.3 划定弹性土地利用空间 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 基于期望值模型的土地利用结构优化 |
| 5.1 期望值优化模型描述 |
| 5.1.1 期望值优化模型原理 |
| 5.1.2 期望值优化模型求解 |
| 5.2 土地利用结构期望值模型优化 |
| 5.2.1 模型多目标内容设定 |
| 5.2.2 模型约束条件的构建 |
| 5.2.3 不确定指标取得 |
| 5.2.4 不确定指标嵌入 |
| 5.2.5 多目标遗传算法求解 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 基于区间优化的土地利用结构弹性区间测算 |
| 6.1 弹性区间的根本内涵 |
| 6.2 区间线性优化模型一般概述 |
| 6.3 土地利用结构区间线性优化 |
| 6.3.1 模型优化目标设定 |
| 6.3.2 模型优化约束条件 |
| 6.3.3 模型的区间数确定 |
| 6.3.4 模型的转化与求解 |
| 6.4 土地利用结构弹性区间测算 |
| 6.5 小结 |
| 第7章 基于CLUE-S模型的土地利用布局优化 |
| 7.1 CLUE-S模型介绍 |
| 7.1.1 模型一般概述 |
| 7.1.2 模型模拟原理 |
| 7.1.3 模型布局优化前提 |
| 7.2 模型运行准备工作 |
| 7.2.1 土地利用现状布局优化 |
| 7.2.2 驱动因子的空间化表达 |
| 7.2.3 模型逻辑斯蒂回归分析 |
| 7.2.4 稳定性模块的参数设置 |
| 7.2.5 模型布局优化参数文件 |
| 7.3 模型布局优化检验 |
| 7.4 小结 |
| 第8章 土地利用布局弹性空间划定 |
| 8.1 基于马尔科夫的土地利用结构推演 |
| 8.1.1 马尔科夫链中转移概率计算 |
| 8.1.2 不同情景土地利用结构推演 |
| 8.2 基于CLUE-S模型的土地利用布局弹性空间划定 |
| 8.2.1 弹性空间的内涵 |
| 8.2.2 弹性空间划定方法 |
| 8.2.3 不同土地利用类型弹性空间划定 |
| 8.2.4 区域土地利用布局弹性空间划定 |
| 8.3 小结 |
| 第9章 实证研究—以江苏省扬州市为例 |
| 9.1 研究区域概况 |
| 9.1.1 自然地理概况 |
| 9.1.2 社会经济概况 |
| 9.2 数据来源与处理 |
| 9.3 扬州市土地利用现状与其不确定因素 |
| 9.3.1 土地利用现状 |
| 9.3.2 未来土地利用不确定因素 |
| 9.4 扬州市土地利用结构期望值模型优化 |
| 9.4.1 不确定指标取得 |
| 9.4.2 不确定指标嵌入 |
| 9.4.3 优化目标及约束条件设定 |
| 9.4.4 多目标求解结果分析 |
| 9.5 扬州市土地利用结构弹性区间计算 |
| 9.5.1 区间数大小确定 |
| 9.5.2 优化目标及约束条件设定 |
| 9.5.3 模型转换与求解 |
| 9.5.4 土地利用结构弹性区间测算结果 |
| 9.6 扬州市土地利用布局的CLUE-S模型优化 |
| 9.6.1 土地利用现状布局优化 |
| 9.6.2 驱动因子的空间化表达 |
| 9.6.3 逻辑斯蒂回归分析结果 |
| 9.6.4 模型参数文件设置 |
| 9.6.5 模型布局不确定优化结果 |
| 9.6.6 模型布局优化检验 |
| 9.7 扬州市土地利用布局弹性空间划定 |
| 9.7.1 基于马尔科夫的土地利用结构反演 |
| 9.7.2 不同土地利用类型弹性空间划定 |
| 9.7.3 土地利用布局弹性空间划定 |
| 9.8 小结 |
| 第10章 结论与展望 |
| 10.1 研究结论 |
| 10.2 政策启示 |
| 10.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 多目标遗传算法代码 |
| 附录2 弹性区间测算代码 |
| 附图1 不确定指标概率分布图 |
| 致谢 |
| 博士期间参与科研项目与发表论文 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 选题意义与目的 |
| 1.3 J炼油厂背景介绍 |
| 1.4 国内研究现状 |
| 1.5 研究内容和方法 |
| 第2章 理论综述 |
| 2.1 运筹学理论的产生与发展 |
| 2.2 运筹学的研究对象和特点 |
| 2.3 运筹学的模型 |
| 2.4 线性规划的基本思想 |
| 2.5 成本核算的原理 |
| 2.6 线性规划技术方法的应用 |
| 2.6.1 线性规划技术方法的原理 |
| 2.6.2 目标函数 |
| 2.6.3 约束条件 |
| 2.6.4 数学模型 |
| 第3章 辅助车间常用成本费用分配方法及问题 |
| 3.1 辅助车间常用成本费用分配方法 |
| 3.2 交互分配法下辅助生产成本分配 |
| 3.2.1 方法 |
| 3.2.2 计算过程 |
| 3.2.3 存在问题 |
| 3.3 直接分配法下辅助生产成本分配 |
| 3.3.1 方法 |
| 3.3.2 计算过程 |
| 3.3.3 存在问题 |
| 3.4 代数法下辅助生产成本分配 |
| 3.4.1 方法 |
| 3.4.2 计算过程 |
| 3.4.2.1 列方程组 |
| 3.4.2.2 求解 |
| 3.4.3 存在问题 |
| 3.5 计划成本法下辅助生产成本分配 |
| 3.6 上述几种分配方法的优缺点 |
| 第4章 运用线性规划进行辅助车间成本分配 |
| 4.1 线性规划在本方案中解决的问题 |
| 4.2 辅助车间成本数据的归集 |
| 4.3 建立数学模型 |
| 4.4 求解 |
| 4.5 对结果进行对比分析 |
| 4.5.1 线性规划方法在本案例中的优缺点 |
| 4.5.2 线性规划方法与代数法对当期成本费用的影响 |
| 4.6 计算机在线性规划方案中的应用 |
| 第5章 不同分析方法下线性规划分配对财务分析的影响 |
| 5.1 比较分析法下线性规划对财务分析的影响 |
| 5.2 因素分析法下线性规划对财务分析的影响 |
| 5.3 利润中心分析法下线性规划对财务分析的影响 |
| 5.4 对标分析法下线性规划对财务分析的影响 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 卷内备考表 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 造纸工业能耗及能源管理现状 |
| 1.3 能源管理系统的研究与应用现状 |
| 1.4 数据挖掘与预测 |
| 1.5 主要研究内容及解决的关键问题 |
| 1.5.1 主要研究内容 |
| 1.5.2 拟解决的关键问题 |
| 第二章 造纸企业能源使用状况分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 造纸工业能源使用基本状况 |
| 2.2.1 制浆系统能源使用特点 |
| 2.2.2 造纸系统能源使用特点 |
| 2.3 广州造纸厂对象分析 |
| 2.3.1 广州造纸厂 3#脱墨生产线（DIP3）能源使用分析 |
| 2.3.2 广州造纸厂 1#纸机生产线（PM1）能源使用分析 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 造纸企业能源管理系统关键技术的研究与开发 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 能源管理系统需求分析 |
| 3.3 MEOP 的体系结构 |
| 3.4 关键技术 |
| 3.4.1 数据集成技术 |
| 3.4.2 能量分析技术 |
| 3.4.3 能量优化技术 |
| 3.5 功能的实现 |
| 3.5.2 数据集成 |
| 3.5.3 能量信息提取 |
| 3.5.4 其他功能的实现 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 造纸过程能源影响因素的数据挖掘 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据准备 |
| 4.2.1 数据变量的确定 |
| 4.2.2 生产过程数据的获取 |
| 4.2.3 天气因素数据的获取 |
| 4.3 数据预处理 |
| 4.3.1 缺失值处理 |
| 4.3.2 异常值处理 |
| 4.3.3 噪声处理 |
| 4.3.4 标准化处理 |
| 4.3.5 广州造纸厂 PM1 过程数据预处理 |
| 4.4 能源影响因素的数据挖掘 |
| 4.4.1 方法介绍 |
| 4.4.2 能源影响因素的偏相关性分析 |
| 4.4.3 能源影响因素的主成分(PCA)分析 |
| 4.4.4 能源影响因素的偏最小二乘(PLS)分析 |
| 4.4.5 变量筛选与移动平均后的 PLS 分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 造纸过程的能耗预测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于偏最小二乘回归的能耗预测 |
| 5.2.1 电耗的 PLS 回归预测 |
| 5.2.2 汽耗的 PLS 回归预测 |
| 5.3 能源消耗类型的进一步划分 |
| 5.4 人工神经网络预测方法 |
| 5.4.1 BP 神经网络 |
| 5.4.2 RBF 神经网络 |
| 5.5 能耗分类 1 的预测 |
| 5.5.1 预测方法 |
| 5.5.2 样本的选择 |
| 5.5.3 基于 PLS 的主成分提取 |
| 5.5.4 数据归一化 |
| 5.5.5 人工神经网络模型的建立与训练 |
| 5.5.6 结果分析 |
| 5.6 能耗分类 3 的预测 |
| 5.7 能耗分类 4 的预测 |
| 5.8 能耗分类 2 的预测 |
| 5.9 造纸过程能耗的预测 |
| 5.10 小结 |
| 第六章 能耗预测的应用研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 PM1 造纸过程能耗的预测 |
| 6.2.1 PM1 造纸过程能耗数据概况 |
| 6.2.2 PM1 造纸过程能耗的 PLS-ANN 预测 |
| 6.2.3 基于 PLS 分析得到的主要能源影响因素的能耗预测 |
| 6.3 能耗预测在 EMS 中实现的构想 |
| 6.4 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
