基于参数辨识的光伏组件功率预测模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·研究意义与选题依据 | 第11-13页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·选题依据 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·光伏功率物理预测模型研究现状 | 第13-14页 |
| ·参数辨识研究现状 | 第14-15页 |
| ·研究内容与思路 | 第15-17页 |
| 第二章 光伏组件功率预测模型参数辨识方案 | 第17-33页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·光伏功率物理预测模型参数辨识方法 | 第17-27页 |
| ·光伏组件物理预测模型 | 第17-22页 |
| ·物理预测模型参数辨识的意义 | 第22-24页 |
| ·基于实测数据的预测模型参数辨识 | 第24-26页 |
| ·基于实测数据参数辨识方法的适用分析 | 第26-27页 |
| ·基于关联规则分析的数据预处理思想 | 第27-30页 |
| ·参数辨识中关联规则的应用分析 | 第27-29页 |
| ·基于关联规则分析的数据预处理 | 第29-30页 |
| ·基于关联规则分析的参数辨识方案总体设计 | 第30-32页 |
| ·预测模型中参数的可辨识性分析 | 第30页 |
| ·辨识方案的总体设计 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于关联规则分析的数据预处理 | 第33-52页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·基于关联规则分析的预处理算法总体设计 | 第33-36页 |
| ·数据源分析 | 第33-34页 |
| ·基于关联规则分析的数据预处理方案 | 第34页 |
| ·关联规则分析中的基础理论 | 第34-36页 |
| ·关联规则分析的数据准备 | 第36-40页 |
| ·不良数据记录处理 | 第36页 |
| ·基于 FCM 算法初始化隶属矩阵 | 第36-37页 |
| ·基于竞争聚类的数据离散化 | 第37-40页 |
| ·光伏数据关联规则挖掘 | 第40-47页 |
| ·关联规则挖掘 Apriori 算法 | 第40-41页 |
| ·基于 Apriori 算法的频繁项集挖掘 | 第41-45页 |
| ·基于频繁项目集生成关联规则 | 第45-46页 |
| ·关联规则挖掘应用举例 | 第46-47页 |
| ·基于关联规则分析的特征数据选择 | 第47-51页 |
| ·规则划分的测度 | 第47-49页 |
| ·基于关联规则相似度的关联规则划分 | 第49-50页 |
| ·基于关联规则划分的特征数据提取 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于遗传算法的光伏组件参数辨识 | 第52-68页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·基于遗传算法的参数辨识算法 | 第52-56页 |
| ·遗传算法思想 | 第52-53页 |
| ·光伏组件参数辨识算法 | 第53-56页 |
| ·参数辨识准备步骤 | 第56-59页 |
| ·参数辨识数据变换 | 第56-58页 |
| ·初始种群建立方案 | 第58-59页 |
| ·光伏物理模型参数辨识算法设计 | 第59-67页 |
| ·适应度函数设计 | 第60页 |
| ·遗传算法选择算子设计 | 第60-62页 |
| ·遗传算法交叉算子设计 | 第62-64页 |
| ·遗传算法变异算子设计 | 第64-65页 |
| ·结束条件与辨识结果转化 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 基于参数辨识的光伏功率预测仿真实验 | 第68-82页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·仿真方案 | 第68-70页 |
| ·仿真环境的构建 | 第68-69页 |
| ·仿真方案的设计 | 第69-70页 |
| ·仿真实验 | 第70-81页 |
| ·基于 PSIM 9.0 的参数辨识验证实验 | 第70-71页 |
| ·与基于实测数据的参数辨识对比实验 | 第71-79页 |
| ·基于辨识结果的功率预测实验 | 第79-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |
