| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本课题的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 光伏发电系统精细化建模 | 第16-24页 |
| 2.1 光伏发电原理、系统组成及分类 | 第16-17页 |
| 2.2 精细化光伏系统效率模型 | 第17-23页 |
| 2.2.1 光伏系统综合效率 | 第17-18页 |
| 2.2.2 光伏电池组件温度计算模型 | 第18-21页 |
| 2.2.3 光伏电池组件清洁频率对效率的影响 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于主成分分析法与熵权法的光伏发电系统性能评估 | 第24-44页 |
| 3.1 光伏电站性能评估指标 | 第24-35页 |
| 3.1.1 指标定义 | 第24-26页 |
| 3.1.2 研究对象简介 | 第26-27页 |
| 3.1.3 指标计算及发电量比较 | 第27-35页 |
| 3.2 基于主成分分析法的光伏电站性能评估 | 第35-39页 |
| 3.2.1 主成分分析法简介 | 第35-36页 |
| 3.2.2 SPSS软件简介 | 第36-37页 |
| 3.2.3 主成分分析法在光伏电站性能评估中的应用 | 第37-39页 |
| 3.3 基于熵权法的光伏电站性能评估 | 第39-42页 |
| 3.3.1 熵权法简介 | 第39-40页 |
| 3.3.2 熵权法评估模型及结果 | 第40-42页 |
| 3.4 基于观测值融合算法的评估结果融合 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于故障树的大型并网光伏系统的可靠性研究 | 第44-51页 |
| 4.1 大型并网光伏系统 | 第44-45页 |
| 4.2 基于故障树的光伏电站可靠性定量分析 | 第45-49页 |
| 4.2.1 概率函数和故障分布 | 第45-46页 |
| 4.2.2 故障树的建立 | 第46-48页 |
| 4.2.3 最小割集计算 | 第48-49页 |
| 4.3 结果和讨论 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于贝叶斯网络的光伏系统可靠性评估 | 第51-58页 |
| 5.1 贝叶斯网络分析法 | 第51-53页 |
| 5.1.1 贝叶斯网络简述 | 第51-52页 |
| 5.1.2 贝叶斯网络的常用概率公式 | 第52页 |
| 5.1.3 贝叶斯网络推理算法中的桶排除法 | 第52-53页 |
| 5.2 贝叶斯网络评估模型 | 第53-57页 |
| 5.2.1 贝叶斯网络的建立 | 第53-55页 |
| 5.2.2 模型分析 | 第55-57页 |
| 5.3 结论 | 第57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 结论与展望 | 第58-59页 |
| 6.1 结论 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及其他成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |