| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第12-37页 |
| 1.1 选题背景及其意义 | 第12-13页 |
| 1.2 电动汽车充电基础设施发展历史和国内外研究现状 | 第13-22页 |
| 1.3 多能源复合型电动汽车充换储放电站能量管理关键技术 | 第22-33页 |
| 1.4 选题依据和本文主要研究内容 | 第33-37页 |
| 2 基于神经网络的光伏发电预测模型研究 | 第37-55页 |
| 2.1 引言 | 第37页 |
| 2.2 影响光伏输出功率的气象因素识别 | 第37-44页 |
| 2.3 基于BP神经网络的无辐照度的光伏出力预测模型 | 第44-53页 |
| 2.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 3 EV-BCSSDPS随机充电负荷预测模型 | 第55-86页 |
| 3.1 引言 | 第55页 |
| 3.2 电动汽车充换储放电站结构 | 第55-56页 |
| 3.3 随机充电负荷需求模型 | 第56-68页 |
| 3.4 充电负荷需求预报算法 | 第68-71页 |
| 3.5 案例分析 | 第71-84页 |
| 3.6 本章小结 | 第84-86页 |
| 4 多能源复合型EV-BCSSDPS的能量管理模型 | 第86-107页 |
| 4.1 引言 | 第86页 |
| 4.2 EV-BCSSDPS能源接入模式与组成 | 第86-88页 |
| 4.3 EV-BCSSDPS能量管理的基本原理和策略 | 第88-90页 |
| 4.4 EV-BCSSDPS的能量管理模型 | 第90-97页 |
| 4.5 算例分析 | 第97-106页 |
| 4.6 本章小结 | 第106-107页 |
| 5 含光伏的EV-BCSSDPS经济效益分析 | 第107-122页 |
| 5.1 引言 | 第107页 |
| 5.2 充换储放电站的运营模式 | 第107-109页 |
| 5.3 充换储放电站的收益分析 | 第109-116页 |
| 5.4 案例分析 | 第116-121页 |
| 5.5 本章小结 | 第121-122页 |
| 6 总结与展望 | 第122-125页 |
| 6.1 全文总结 | 第122-123页 |
| 6.2 工作展望 | 第123-125页 |
| 致谢 | 第125-127页 |
| 参考文献 | 第127-138页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表学术论文目录 | 第138-140页 |
| 附录2 攻读学位期间申请专利 | 第140-141页 |
| 附录3 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第141页 |
