基于神经网络的光伏发电MPPT的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·能源和环境问题 | 第9-10页 |
| ·太阳能开发潜力 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·光伏发电发展现状及趋势 | 第11-13页 |
| ·MPPT发展现状及趋势 | 第13-14页 |
| ·神经网络应用前景 | 第14页 |
| ·本文的主要工作和章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 太阳能光伏发电系统和太阳能光伏电池 | 第16-31页 |
| ·太阳能光伏发电系统概述 | 第16-18页 |
| ·光伏发电系统特点及组成 | 第16-17页 |
| ·光伏发电系统分类及应用 | 第17-18页 |
| ·太阳能光伏电池概述 | 第18-20页 |
| ·光伏电池分类 | 第18页 |
| ·光伏电池的工作原理 | 第18-20页 |
| ·光伏电池特性介绍 | 第20-24页 |
| ·光伏电池的数学模型 | 第20-24页 |
| ·光伏电池的输出特性 | 第24页 |
| ·光伏电池的建模及仿真分析 | 第24-30页 |
| ·光伏电池模型的搭建 | 第24-27页 |
| ·光伏电池模型仿真分析 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 太阳能电池最大功率点跟踪算法的研究 | 第31-40页 |
| ·最大功率点跟踪原理 | 第31-32页 |
| ·最大功率点跟踪方法 | 第32-39页 |
| ·恒电压控制法 | 第32页 |
| ·扰动观测法 | 第32-35页 |
| ·电导增量法 | 第35-37页 |
| ·直线近似法 | 第37页 |
| ·实际测量法 | 第37页 |
| ·模糊逻辑控制 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 神经网络在光伏发电最大功率点跟踪中的应用 | 第40-59页 |
| ·人工神经网络概述 | 第40-43页 |
| ·人工神经元模型 | 第40页 |
| ·神经网络的结构 | 第40-41页 |
| ·神经网络的学习 | 第41-42页 |
| ·神经网络的分类 | 第42页 |
| ·神经网络的性能参数 | 第42-43页 |
| ·BP神经网络在光伏发电MPPT中的应用 | 第43-52页 |
| ·BP神经网络的结构及原理 | 第43-45页 |
| ·BP神经网络模型的建立 | 第45-49页 |
| ·模型训练和仿真结果分析 | 第49-52页 |
| ·RBF神经网络在光伏发电MPPT中的应用 | 第52-56页 |
| ·RBF神经网络的结构和原理 | 第52-53页 |
| ·RBF神经网络模型的建立 | 第53-54页 |
| ·模型训练和仿真结果分析 | 第54-56页 |
| ·改进型神经网络 | 第56-58页 |
| ·改进型神经网络的结构和原理 | 第56页 |
| ·改进型神经网络模型的建立 | 第56页 |
| ·模型训练和仿真结果分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·工作总结 | 第59-60页 |
| ·未来工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
