| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 概论 | 第7-21页 |
| 1.1 光伏并网发电系统概述 | 第7-10页 |
| 1.2 光伏MPPT控制方法概述 | 第10-14页 |
| 1.3 被动孤岛检测方法概述 | 第14-18页 |
| 1.3.1 电压/频率检测法 | 第16页 |
| 1.3.2 电压相位突变检测法 | 第16-17页 |
| 1.3.3 电压谐波检测法 | 第17-18页 |
| 1.4 课题研究意义以及研究内容 | 第18-21页 |
| 1.4.1 课题的研究意义 | 第18-20页 |
| 1.4.2 课题的研究内容 | 第20-21页 |
| 第2章 状态估计理论及其在光伏并网发电系统中的应用 | 第21-33页 |
| 2.1 状态估计理论介绍 | 第21-27页 |
| 2.1.1 估计准则和最优估计 | 第23-24页 |
| 2.1.2 非线性系统确定采样型滤波算法 | 第24-27页 |
| 2.1.3 Cubature卡尔曼滤波与Unscented卡尔曼滤波估计精度比较 | 第27页 |
| 2.2 状态估计理论在MPPT上的应用 | 第27-30页 |
| 2.3 状态估计理论在孤岛检测上的应用 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于多模型状态估计的光伏MPPT控制策略 | 第33-42页 |
| 3.1 光伏阵列多模型MPPT控制策略 | 第34-37页 |
| 3.2 仿真与实验 | 第37-41页 |
| 3.2.1 仿真实验 | 第37-39页 |
| 3.2.2 实验比较 | 第39-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于状态估计的被动孤岛检测方法 | 第42-51页 |
| 4.1 基于状态估计的光伏并网孤岛检测原理 | 第43-46页 |
| 4.1.1 PCC点电压正弦波状态估计模型 | 第43-45页 |
| 4.1.2 基于卡尔曼滤波和神经网络的孤岛模式辨识 | 第45-46页 |
| 4.2 仿真与实验 | 第46-50页 |
| 4.2.1 状态估计仿真验证 | 第46-48页 |
| 4.2.2 孤岛检测实验 | 第48-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 结论与展望 | 第51-52页 |
| 5.1 结论 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第56页 |
