| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第13-15页 |
| 1.1.1 课题的研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 课题的研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 光伏发电及MPPT技术的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 局部阴影下MPPT技术的研究现状 | 第16页 |
| 1.2.3 人工智能算法研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 课题的研究内容 | 第17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 常规光伏阵列的模型与输出特性分析 | 第18-25页 |
| 2.1 太阳能电池原理简述 | 第18页 |
| 2.2 太阳能电池的数学模型 | 第18-20页 |
| 2.3 光伏阵列的仿真模型 | 第20-21页 |
| 2.4 光伏阵列的输出特性曲线分析 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 局部阴影下光伏阵列建模与输出特性分析 | 第25-33页 |
| 3.1 光伏阵列局部阴影与热斑效应 | 第25-26页 |
| 3.1.1 局部阴影的形成与热斑的产生 | 第25页 |
| 3.1.2 热斑效应的解决方案 | 第25-26页 |
| 3.2 局部阴影光伏阵列仿真模型 | 第26-27页 |
| 3.3 局部阴影光伏阵列输出特性曲线分析 | 第27-30页 |
| 3.4 局部阴影光伏阵列最大功率点分布的研究 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 改进的GSO算法在局部阴影MPPT中的应用 | 第33-44页 |
| 4.1 传统MPPT算法原理及应用 | 第33-36页 |
| 4.2 局部阴影MPPT算法原理及应用 | 第36-39页 |
| 4.2.1 粒子群（PSO）算法 | 第36-37页 |
| 4.2.2 蒙特卡洛（MC）算法 | 第37-39页 |
| 4.3 改进的GSO算法在局部阴影MPPT中的应用 | 第39-42页 |
| 4.3.1 GSO算法原理 | 第39-40页 |
| 4.3.2 MPPT中的GSO算法参数设置 | 第40-41页 |
| 4.3.3 GSO算法在MPPT中的实施步骤 | 第41-42页 |
| 4.3.4 GSO算法的终止条件与重启条件 | 第42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第5章 局部阴影MPPT控制系统及结果分析 | 第44-58页 |
| 5.1 MPPT控制系统可行性分析 | 第44-47页 |
| 5.2 局部阴影MPPT控制系统建模 | 第47-51页 |
| 5.2.1 Boost电路建模 | 第47-48页 |
| 5.2.2 PWM脉冲信号建模 | 第48页 |
| 5.2.3 GSO算法控制器建模 | 第48-49页 |
| 5.2.4 量测噪声的产生与滤波器的建模 | 第49-51页 |
| 5.3 数据采集中噪声对仿真结果影响的分析 | 第51-53页 |
| 5.4 GSO算法与PSO算法对比分析 | 第53-55页 |
| 5.5 GSO算法与MC算法对比分析 | 第55-57页 |
| 5.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论与展望 | 第58-60页 |
| 总结 | 第58-59页 |
| 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第65-66页 |
| 附录B GSO算法程序源代码 | 第66-68页 |