| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 论文主要研究工作 | 第11页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 光伏阵列智能监测和故障预测方法研究现状 | 第13-18页 |
| 2.1 光伏阵列智能监测研究 | 第13-15页 |
| 2.2 光伏阵列故障检测方法研究 | 第15-17页 |
| 2.3 光伏组件故障预测方法研究 | 第17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 基于CPS的光伏阵列智能监测 | 第18-44页 |
| 3.1 光伏发电系统的构成 | 第18-22页 |
| 3.1.1 光伏设备 | 第19-20页 |
| 3.1.2 光伏发电系统的工作原理 | 第20-22页 |
| 3.2 基于CPS的光伏阵列信息采集系统 | 第22-25页 |
| 3.2.1 CPS技术 | 第22页 |
| 3.2.2 信息采集系统模型 | 第22-25页 |
| 3.3 太阳辐照度对光伏发电的影响 | 第25-27页 |
| 3.4 光伏阵列智能监测模型 | 第27-28页 |
| 3.5 光伏阵列故障检测方法 | 第28-34页 |
| 3.5.1 多隐层神经网络算法 | 第28-29页 |
| 3.5.2 基于多隐层神经网络的光伏阵列故障模型 | 第29-32页 |
| 3.5.3 基于多隐层神经网络的光伏阵列故障检测方法 | 第32-34页 |
| 3.6 实验与分析 | 第34-43页 |
| 3.6.1 仿真数据 | 第34-39页 |
| 3.6.2 光伏阵列故障检测方法实现 | 第39-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 光伏组件的故障预测 | 第44-57页 |
| 4.1 光伏组件故障预测模型 | 第45-47页 |
| 4.1.1 灰色预测模型的相关概念 | 第45-46页 |
| 4.1.2 故障预警模型 | 第46-47页 |
| 4.2 基于灰色模型的光伏组件故障预测方法 | 第47-49页 |
| 4.3 基于灰色模型的光伏组件故障预测方法的边值优化 | 第49-50页 |
| 4.4 灰色预测模型的性能评价指标 | 第50-52页 |
| 4.5 实验与分析 | 第52-56页 |
| 4.5.1 数据采集 | 第52-53页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第53-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第57-58页 |
| 5.2 研究展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第65页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第65页 |