光伏微网的发电预测与能量管理技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-31页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·微网的发展历史和国内外研究现状 | 第13-20页 |
| ·光伏微网能量管理的关键技术 | 第20-28页 |
| ·选题依据和本文主要研究内容 | 第28-31页 |
| 2 基于神经网络的光伏发电预测模型研究 | 第31-57页 |
| ·前言 | 第31页 |
| ·光伏发电预测中气象因素的分析和处理 | 第31-33页 |
| ·气象因素直接作用于光伏发电的规律分析 | 第33-40页 |
| ·基于BP神经网络的光伏发电离线预测模型 | 第40-48页 |
| ·基于RBF神经网络的光伏发电在线预测模型 | 第48-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 3 基于发电预测的分布式发电能量管理系统的研究 | 第57-75页 |
| ·前言 | 第57页 |
| ·分布式发电系统的结构 | 第57-59页 |
| ·能量管理系统的组成及工作原理 | 第59-72页 |
| ·算例分析 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 4 光伏微网能量管理模型的研究 | 第75-98页 |
| ·前言 | 第75页 |
| ·微网的结构特征 | 第75-77页 |
| ·微网能量管理的基本原理和策略 | 第77-81页 |
| ·微网能量管理模型 | 第81-83页 |
| ·微网能量管理的成本分析 | 第83-89页 |
| ·基于遗传算法的优化模型 | 第89-92页 |
| ·算例分析 | 第92-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 5 光伏微网中储能单元的优化配置和经济分析 | 第98-120页 |
| ·前言 | 第98页 |
| ·适用于微网的储能技术 | 第98-100页 |
| ·储能单元的特性分析及其等效模型 | 第100-108页 |
| ·基于净现值的优化模型 | 第108-110页 |
| ·算例分析 | 第110-118页 |
| ·本章小结 | 第118-120页 |
| 6 全文总结和工作展望 | 第120-124页 |
| ·全文总结 | 第120-122页 |
| ·未来的研究建议 | 第122-124页 |
| 致谢 | 第124-126页 |
| 参考文献 | 第126-140页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的论文 | 第140-141页 |
