| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 光伏发电系统最大功率跟踪及其研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第12-13页 |
| 第2章 光伏发电系统概述 | 第13-27页 |
| 2.1 常用光伏发电系统结构分析 | 第13-15页 |
| 2.2 光伏发电系统特性分析 | 第15-20页 |
| 2.2.1 太阳辐射原理 | 第15-16页 |
| 2.2.2 太阳能光伏发电原理 | 第16-17页 |
| 2.2.3 光伏电池数学模型 | 第17-18页 |
| 2.2.4 太阳能光伏电池输出特性分析 | 第18-20页 |
| 2.3 最大功率跟踪技术分析研究 | 第20-25页 |
| 2.3.1 光伏发电系统MPPT概述 | 第20页 |
| 2.3.2 常用MPPT算法分析及比较研究 | 第20-25页 |
| 2.4 基于最大功率点电压预测的MPPT控制策略 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于最大功率点电压预测的最大功率点跟踪技术 | 第27-45页 |
| 3.1 最大功率点预测模型及其建模原理 | 第27-31页 |
| 3.1.1 最大功率点电压预测 | 第27页 |
| 3.1.2 神经网络算法原理 | 第27-30页 |
| 3.1.3 和声搜索算法原理 | 第30-31页 |
| 3.2 神经网络预测模型的建立 | 第31-36页 |
| 3.2.1 模型样本的采集 | 第31-34页 |
| 3.2.2 神经网络预测模型的训练步骤 | 第34-36页 |
| 3.3 和声搜索算法参数对模型效果的影响分析 | 第36-37页 |
| 3.3.1 和声记忆库保留概率HMCR | 第36页 |
| 3.3.2 微调扰动率PAR和带宽bw | 第36-37页 |
| 3.3.3 迭代次数IN | 第37页 |
| 3.3.4 和声记忆库大小HMS | 第37页 |
| 3.4 和声搜索算法对神经网络预测模型的优化 | 第37-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 光伏发电系统建模与仿真 | 第45-54页 |
| 4.1 系统各主要部分建模 | 第45-50页 |
| 4.1.1 光伏电池模型 | 第45-47页 |
| 4.1.2 Boost升压变换器电路模型 | 第47-49页 |
| 4.1.3 最大功率跟踪控制模型 | 第49-50页 |
| 4.1.4 系统整体模型 | 第50页 |
| 4.2 最大功率跟踪仿真 | 第50-53页 |
| 4.2.1 扰动观察法仿真 | 第51-52页 |
| 4.2.2 基于最大功率点电压预测的最大功率跟踪仿真 | 第52-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 最大功率跟踪的硬件实现 | 第54-61页 |
| 5.1 最大功率跟踪硬件实现原理图 | 第54-55页 |
| 5.2 BOOST变换电路的设计 | 第55页 |
| 5.3 驱动电路的设计 | 第55页 |
| 5.4 电压电流采样电路的设计 | 第55-57页 |
| 5.5 串口电路设计 | 第57页 |
| 5.6 电源电路设计 | 第57页 |
| 5.7 实验设备 | 第57-58页 |
| 5.8 MPPT控制实验 | 第58-60页 |
| 5.9 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |