光伏电站输出功率预测研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第15-22页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第15-18页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第15-17页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外研究现状及存在问题 | 第18-21页 |
| 1.2.1 光伏输出功率预测的研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.2 光伏输出功率预测的现存问题 | 第20-21页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第21-22页 |
| 第二章 基本原理和预测理论 | 第22-34页 |
| 2.1 概论 | 第22页 |
| 2.2 光伏发电基本原理 | 第22-24页 |
| 2.3 人工神经网络 | 第24-31页 |
| 2.3.1 BP神经网络 | 第27-29页 |
| 2.3.2 RBF神经网络 | 第29-31页 |
| 2.4 灰色系统理论 | 第31-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 光伏历史数据处理和特性分析 | 第34-52页 |
| 3.1 概述 | 第34页 |
| 3.2 光伏功率数据处理 | 第34-37页 |
| 3.3 太阳能电池输出特性分析 | 第37-41页 |
| 3.4 光伏发电系统影响因素分析 | 第41-45页 |
| 3.5 天气类型分析 | 第45-49页 |
| 3.6 相邻日和相似日 | 第49-50页 |
| 3.7 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 功率预测方法实现和算例 | 第52-62页 |
| 4.1 概述 | 第52页 |
| 4.2 单一光伏输出功率预测模型 | 第52-57页 |
| 4.2.1 单一光伏输出功率预测模型 | 第52-55页 |
| 4.2.2 预测结果对比分析 | 第55-57页 |
| 4.3 组合光伏输出功率预测模型 | 第57-61页 |
| 4.3.1 组合光伏输出功率预测模型 | 第57-59页 |
| 4.3.2 预测结果对比分析 | 第59-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 监控系统中功率预测模块设计 | 第62-71页 |
| 5.1 概述 | 第62页 |
| 5.2 光伏监控系统开发的必要性 | 第62页 |
| 5.3 光伏监控系统的组成及功能 | 第62-64页 |
| 5.4 光伏监控系统中预测界面设计 | 第64-68页 |
| 5.5 光伏监控系统中预测类图设计 | 第68-70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结和展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71页 |
| 6.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第77页 |
