| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| Extended Abstract | 第10-13页 |
| 目录 | 第13-17页 |
| 图清单 | 第17-21页 |
| 表清单 | 第21-22页 |
| 变量注释表 | 第22-24页 |
| 1 概述 | 第24-40页 |
| ·引言 | 第24-26页 |
| ·光伏发电系统结构 | 第26-28页 |
| ·最大功率点跟踪问题研究现状 | 第28-33页 |
| ·光伏发电系统功率预测及其发展现状 | 第33-35页 |
| ·光伏组件运行温度问题研究 | 第35-36页 |
| ·光伏系统故障诊断 | 第36-37页 |
| ·研究内容及意义 | 第37-38页 |
| ·本文组织结构 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 2 徐州地区太阳能电站运行数据分析 | 第40-52页 |
| ·所研究的光伏电站概况 | 第40-43页 |
| ·徐州地区光伏发电自然条件统计分析 | 第43-48页 |
| ·光伏系统运行过程中组件温度分析 | 第48-49页 |
| ·光伏电站发电规律分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 3 光伏发电系统最大功率点跟踪 | 第52-75页 |
| ·算法的提出 | 第52-53页 |
| ·免疫优化算法概述 | 第53-56页 |
| ·基于免疫优化算法的 MPPT 光伏阵列建模 | 第56-65页 |
| ·恒电压法与扰动观测法相结合的最大功率点跟踪 | 第65-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 4 基于加权支持向量机的光伏电站功率预测 | 第75-96页 |
| ·算法的提出 | 第75-76页 |
| ·加权支持向量机 | 第76-79页 |
| ·基于相似日和加权支持向量机的光伏电站发电功率预测 | 第79-85页 |
| ·仿真与实验结果 | 第85-91页 |
| ·其他时间点预测结果 | 第91-94页 |
| ·本章小结 | 第94-96页 |
| 5 基于高斯过程的光伏组件温度预测 | 第96-117页 |
| ·算法的提出 | 第96-97页 |
| ·高斯过程 | 第97-101页 |
| ·组件温度分析 | 第101-105页 |
| ·基于高斯过程的组件温度建模与预测 | 第105-107页 |
| ·仿真与实验结果 | 第107-115页 |
| ·本章小结 | 第115-117页 |
| 6 基于高斯过程的光伏阵列故障定位 | 第117-129页 |
| ·算法的提出 | 第117-118页 |
| ·光伏阵列传感器布置 | 第118-120页 |
| ·基于高斯过程的光伏阵列故障定位 | 第120-122页 |
| ·仿真及实验结果分析 | 第122-128页 |
| ·本章小结 | 第128-129页 |
| 7 总结和展望 | 第129-131页 |
| ·结论 | 第129-130页 |
| ·展望 | 第130-131页 |
| 参考文献 | 第131-142页 |
| 作者简历 | 第142-145页 |
| 学位论文数据集 | 第145页 |