智能家居与光伏发电能效协同控制设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外智能家居的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内智能家居的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 智能家居现存问题 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-16页 |
| 第2章 智能家居与光伏发电能效协同控制系统 | 第16-28页 |
| 2.1 智能家居系统 | 第16-21页 |
| 2.1.1 系统整体结构 | 第16-17页 |
| 2.1.2 系统功能设计 | 第17-19页 |
| 2.1.3 智能家居控制方式 | 第19-21页 |
| 2.2 光伏发电系统 | 第21-25页 |
| 2.2.1 光伏发电工作原理 | 第21-22页 |
| 2.2.2 光伏发电控制方式 | 第22-25页 |
| 2.3 能效协同控制系统 | 第25-26页 |
| 2.3.1 能效协同控制的概念及需求分析 | 第25-26页 |
| 2.3.2 能效协同控制系统的功能 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 能效协同控制系统的设计 | 第28-43页 |
| 3.1 系统设计特点 | 第28页 |
| 3.2 光伏发电系统功率预测模型 | 第28-33页 |
| 3.2.1 最小二乘支持向量机 | 第28-30页 |
| 3.2.2 模型参量的确定 | 第30-32页 |
| 3.2.3 模型建立 | 第32-33页 |
| 3.2.4 模型验证 | 第33页 |
| 3.3 基于粒子群算法的能效优化 | 第33-40页 |
| 3.3.1 粒子群优化算法 | 第33-34页 |
| 3.3.2 能效分析方法 | 第34-37页 |
| 3.3.3 不同条件下的能效分析 | 第37-40页 |
| 3.4 能效协同控制设计 | 第40-42页 |
| 3.4.1 能效协同设计思想 | 第40页 |
| 3.4.2 能效协同控制方案设计 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 能效协同控制系统的实现 | 第43-55页 |
| 4.1 开发环境的建立 | 第43-45页 |
| 4.1.1 硬件环境的建立 | 第43页 |
| 4.1.2 软件开发环境的建立 | 第43-45页 |
| 4.2 智能家居客户端数据库 | 第45-46页 |
| 4.3 智能家居客户端与主机间通信协议 | 第46-48页 |
| 4.4 系统主要功能实现 | 第48-53页 |
| 4.4.1 实验平台 | 第48-50页 |
| 4.4.2 功能实现 | 第50-53页 |
| 4.4.3 系统评价 | 第53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55-56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
