| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| 1.2.1 光伏发电系统的研究现状和发展趋势 | 第10-12页 |
| 1.2.2 光伏阵列故障检测研究现状及发展趋势 | 第12页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 光伏阵列发电原理及故障分析 | 第14-27页 |
| 2.1 光伏阵列实际运行状态及特性分析 | 第14-19页 |
| 2.1.1 光伏阵列发电特性分析 | 第14-17页 |
| 2.1.2 光伏阵列实际运行状态分析 | 第17-19页 |
| 2.2 光伏阵列的连接方式选择 | 第19-23页 |
| 2.2.1 串联方式 | 第19-20页 |
| 2.2.2 并联方式 | 第20-21页 |
| 2.2.3 混合联方式 | 第21-23页 |
| 2.3 光伏阵列故障研究 | 第23-26页 |
| 2.3.1 光伏阵列故障分析 | 第23-24页 |
| 2.3.2 故障状态下阵列输出特性分析 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于小波变换的光伏阵列故障诊断方法研究 | 第27-39页 |
| 3.1 光伏阵列故障检测中的小波变换理论 | 第27-31页 |
| 3.1.1 小波变换 | 第27-29页 |
| 3.1.2 小波变换的多分辨分析 | 第29-31页 |
| 3.1.3 小波基的选取 | 第31页 |
| 3.2 基于小波变换的奇异信号检测原理 | 第31-34页 |
| 3.2.1 小波变换与信号的奇异性分析 | 第32页 |
| 3.2.2 模极大值原理 | 第32-34页 |
| 3.3 基于小波变换的光伏阵列故障诊断实现过程 | 第34-38页 |
| 3.3.1 光伏阵列故障诊断流程 | 第34-35页 |
| 3.3.2 仿真研究 | 第35-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 光伏阵列故障定位方法研究 | 第39-55页 |
| 4.1 传统的光伏阵列故障定位方法 | 第39-43页 |
| 4.1.1 基于红外图像的故障定位方法分析 | 第39-40页 |
| 4.1.2 基于数学模型法的故障定位方法分析 | 第40-41页 |
| 4.1.3 基于CTCT结构的故障定位方法分析 | 第41-42页 |
| 4.1.4 基于神经网络和模糊算法的智能故障定位方法分析 | 第42-43页 |
| 4.2 基于电压电流检测的光伏阵列故障组定位方法 | 第43-49页 |
| 4.2.1 SP结构传感器嵌入方式分析 | 第43-45页 |
| 4.2.2 故障定位方法的实现 | 第45-46页 |
| 4.2.3 光伏阵列故障组定位流程 | 第46-49页 |
| 4.3 光伏组件特性参数估计定位方法 | 第49-53页 |
| 4.3.1 光伏组件特性参数在线估计方法 | 第50-52页 |
| 4.3.2 特性参数估计定位流程 | 第52-53页 |
| 4.4 全方位光伏阵列故障检测方法 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 光伏阵列故障检测算法的仿真分析 | 第55-62页 |
| 5.1 Matlab/Simulink仿真建模 | 第55-58页 |
| 5.1.1 光伏电池仿真建模 | 第55-57页 |
| 5.1.2 光伏阵列的仿真建模 | 第57-58页 |
| 5.2 光伏阵列故障仿真 | 第58-61页 |
| 5.2.1 断路仿真 | 第58-59页 |
| 5.2.2 短路仿真 | 第59页 |
| 5.2.3 热斑仿真 | 第59-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第62页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士期间发表的论文与参加的项目 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |