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第1章 绪论1

1.1 研究背景、内容及意义1

1.1.1 研究背景1

1.1.2 研究内容及研究方法4

1.1.3 研究意义9

1.2 国内外研究现状10

第2章 低碳环保视域下的节能降耗问题及对策15

2.1 全球低碳节能的行动与节能途经15

2.2 我国在低碳节能方面所做的工作及存在的问题16

2.3 我国低碳节能方面的对策19

2.4 本书的研究21

第3章 理论基础25

3.1 不确定理论及相关方法25

3.1.1 随机变量25

3.1.2 模糊变量26

3.1.3 模糊随机变量29

3.1.4 模糊随机规划模型29

3.2 控制及优化方法31

3.2.1 模糊控制31

3.2.2 神经网络控制32

3.2.3 模糊神经网络控制35

3.2.4 遗传算法36

3.2.5 灰色系统理论40

第4章 不确定环境下的节能系统45

4.1 节能管理信息系统结构45

4.1.1 节能系统的硬件系统47

4.1.2 节能系统的软件系统49

4.2 耗电量的影响因素分析51

4.3 节能控制装置及控制规则53

4.3.1 新风/空调系统的控制规则53

4.3.2 控制逻辑分析56

4.4 节能控制过程60

4.4.1 不确定化处理及输入量确定61

4.4.2 建立耗电量的优化模型61

4.4.3 运用混合智能算法搜索最优解64

4.4.4 模型的修正64

第5章 通信基站空调系统的热环境66

5.1 通信基站热环境影响因素66

5.2 热环境评价各因素隶属度函数的建立及其权重的确定68

5.2.1 各因素隶属度函数68

5.2.2 热环境评价指标权重68

5.3 通信基站热环境系统设计70

第6章 空调系统的自适应温度控制方法73

6.1 通信机房的环境要求及温度控制原理73

6.2 节能降耗的自适应温度控制过程74

6.3 空调启动温度的定量决策75

6.4 应用情况77

第7章 模糊神经网络温度控制方法78

7.1 温度控制系统原理78

7.2 模糊神经网络控制器的设计80

7.3 模糊神经网络的学习方法82

7.4 实验结论82

第8章 基于灰色预测的模糊神经网络温度控制方法85

8.1 基于灰色预测的模糊神经网络控制结构85

8.2 灰色预测模型的建立86

8.2.1 灰色预测算法87

8.2.2 等维新信息滚动预测算法88

8.3 空调房间温度模糊神经网络控制及实现89

8.4 仿真研究91

第9章 模糊随机气温变量的温度控制模型93

9.1 耗电量的影响因素分析93

9.2 模糊随机气温变量及其数学描述94

9.2.1 模糊随机室内温度的数学描述94

9.2.2 模糊随机室外温度变化率的数学描述95

9.3 模型的建立96

9.4 简单模型的求解及企业实例分析98

9.5 复杂模型的求解及企业实例分析100

第10章 节能方案的选择104

10.1 节能方案的形成104

10.2 节能方案选择的模糊线性规划模型106

10.3 模糊线性规划模型的求解107

10.4 节能方案选择的实例110

第11章 空调系统节能技术在其他领域中的应用113

11.1 冷链物流的低碳节能间题114

11.2 冷链物流的设备与技术118

11.3 低碳供应链中的温控技术122

11.4 冷链物流中的节能管理126

参考文献130

附录A 国际社会应对气候变化问题制度构建重要历程137

附录B 我国节能方面的有关政策文件139

附录C 基站现场照片141