| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 传统MPPT算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 智能MPPT算法研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 光伏系统相关理论及光伏阵列的建模 | 第16-27页 |
| 2.1 光伏发电系统的组成及分类 | 第16-18页 |
| 2.1.1 独立光伏发电系统 | 第16-17页 |
| 2.1.2 并网光伏发电系统 | 第17-18页 |
| 2.2 光伏电池、组件和阵列 | 第18-24页 |
| 2.2.1 光伏电池的工作原理与基本特性 | 第18-20页 |
| 2.2.2 光伏电池组件及其特性 | 第20-22页 |
| 2.2.3 光伏阵列的组成 | 第22-23页 |
| 2.2.4 局部遮荫下光伏阵列特性分析 | 第23-24页 |
| 2.3 光伏阵列的Simulink建模 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 MPPT控制算法研究 | 第27-40页 |
| 3.1 传统MPPT控制算法 | 第27-31页 |
| 3.1.1 恒定电压法 | 第27-28页 |
| 3.1.2 扰动观察法 | 第28-29页 |
| 3.1.3 电导增量法 | 第29-31页 |
| 3.2 模糊逻辑控制法 | 第31-34页 |
| 3.3 神经网络控制算法 | 第34-35页 |
| 3.4 粒子群优化算法 | 第35-39页 |
| 3.4.1 PSO算法基本理论及控制流程 | 第35-37页 |
| 3.4.2 PSO算法在MPPT控制中的应用 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 光伏发电系统的集群MPPT控制算法 | 第40-58页 |
| 4.1 系统组成结构及集群控制流程 | 第40-42页 |
| 4.2 基于PSO的并行MPPT控制算法及其改进 | 第42-47页 |
| 4.2.1 并行MPPT控制结构及算法流程 | 第42-44页 |
| 4.2.2 改进PSO算法的并行MPPT控制及对比实验 | 第44-47页 |
| 4.3 独立MPPT控制算法及其改进 | 第47-51页 |
| 4.3.1 均匀照度阵列的独立MPPT控制 | 第47-48页 |
| 4.3.2 局部遮荫阵列的独立MPPT控制 | 第48-51页 |
| 4.4 基于SOM神经网络的光照状态识别 | 第51-56页 |
| 4.4.1 SOM神经网络及时间序列聚类 | 第51-53页 |
| 4.4.2 基于SOM神经网络的光照状态识别及对比实验 | 第53-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 系统仿真实验及结果分析 | 第58-83页 |
| 5.1 MPPT控制系统的建模 | 第58-63页 |
| 5.1.1 DC/DC变换电路 | 第58-59页 |
| 5.1.2 包含DC-DC电路的系统设计 | 第59-62页 |
| 5.1.3 无电路模型的系统设计 | 第62-63页 |
| 5.2 仿真实验结果及对比分析 | 第63-81页 |
| 5.2.1 均匀光照下MPPT实验对比分析 | 第64-69页 |
| 5.2.2 局部阴影下MPPT实验对比分析 | 第69-72页 |
| 5.2.3 光照缓慢变化时MPPT算法仿真实验 | 第72-74页 |
| 5.2.4 光照突变时MPPT算法仿真实验 | 第74-81页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第81-82页 |
| 5.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第83-84页 |
| 6.2 展望 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 在学期间发表的论文和取得的学术成果 | 第90页 |