| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·太阳能光伏技术和产业的发展 | 第10-12页 |
| ·光伏测试技术的发展与问题 | 第12-15页 |
| ·本文研究的内容与创新之处 | 第15-16页 |
| 第二章 太阳能模拟器光学性能对光伏测试的影响 | 第16-32页 |
| ·太阳能模拟器的等级划分 | 第16-19页 |
| ·太阳电池的光照特性测试原理 | 第19-20页 |
| ·模拟器光学性能对太阳电池伏安特性的影响 | 第20-26页 |
| ·辐照不均匀性的实验设计与分析 | 第20-23页 |
| ·太阳能模拟器光谱失配的影响讨论 | 第23-26页 |
| ·模拟器光学性能对太阳电池模型参数的影响 | 第26-31页 |
| ·基于神经网络黑匣子的太阳电池参数提取 | 第26-28页 |
| ·基于Lambert' s W 函数的太阳电池模型参数分析 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 人工神经网络黑匣子的构建 | 第32-42页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·传统的误差反向传播神经网络 | 第32-36页 |
| ·生物神经网络与人工神经网络 | 第32-35页 |
| ·人工神经网络学习方式 | 第35-36页 |
| ·神经网络的代码实现 | 第36-37页 |
| ·具有记忆功能的神经网络黑匣子 | 第37-41页 |
| ·含太阳电池参数的神经网络黑匣子 | 第37-40页 |
| ·基于传统神经网络的黑匣子 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 太阳能模拟器的光学设计与优化 | 第42-66页 |
| ·太阳能模拟器总体模型的选择 | 第42-43页 |
| ·管状脉冲氙灯光学特性测量实验 | 第43-48页 |
| ·管状氙灯的光强空间分布测量 | 第44-45页 |
| ·脉冲光的时间特性测量 | 第45页 |
| ·脉冲光的光谱特性测量 | 第45-48页 |
| ·太阳能模拟器辐照均匀性的仿真与优化 | 第48-55页 |
| ·人工神经网络黑匣子与软件TracePro 相结合 | 第48-50页 |
| ·辐照不均匀性的优化过程 | 第50-53页 |
| ·辐照不均匀性的优化结果 | 第53-55页 |
| ·太阳能模拟器A 级光谱失配度的实现 | 第55-65页 |
| ·光学薄膜基本理论和设计方法简介 | 第55-56页 |
| ·滤光片设计方案 | 第56-58页 |
| ·初始光谱与目标透过率 | 第58-59页 |
| ·基片设计 | 第59-60页 |
| ·膜层材料选择 | 第60页 |
| ·膜系设计与评价 | 第60-63页 |
| ·实物与滤光效果 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 几类特殊太阳模拟器的光学设计初步探讨 | 第66-74页 |
| ·高倍聚光太阳模拟器光学设计 | 第66-69页 |
| ·高倍聚光模拟器设计的难点 | 第66页 |
| ·“三足鼎立”式设计方案 | 第66-69页 |
| ·紫外加速太阳模拟器光学设计 | 第69-71页 |
| ·紫外加速太阳模拟器设计要求 | 第69页 |
| ·“UVA+UVB”组合设计方案 | 第69-71页 |
| ·用于薄膜太阳电池测试的太阳模拟器光学设计 | 第71-73页 |
| ·电容效应 | 第71-72页 |
| ·长脉冲单次闪光太阳模拟器 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第74-76页 |
| ·主要结论 | 第74-75页 |
| ·研究展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-87页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第87-88页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |