| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 主要符号表 | 第16-17页 |
| 1 绪论 | 第17-23页 |
| 1.1 课题研究的目的及意义 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外相关研究进展 | 第18-22页 |
| 1.2.1 光伏产业的发展现状 | 第18-19页 |
| 1.2.2 光伏发电技术的研究现状 | 第19-21页 |
| 1.2.3 微电网及含光伏电源微电网的研究现状 | 第21-22页 |
| 1.3 本文主要研究思路与内容 | 第22-23页 |
| 2 光伏微电网方案设计 | 第23-36页 |
| 2.1 光伏微电网结构组成及功能 | 第23-26页 |
| 2.1.1 光伏微电网功能结构及原理 | 第23-24页 |
| 2.1.2 光伏微电网系统负荷分析 | 第24-26页 |
| 2.2 光伏发电系统方案设计 | 第26-31页 |
| 2.2.1 光伏阵列安装及面积 | 第26-29页 |
| 2.2.2 光伏阵列的倾角设计 | 第29页 |
| 2.2.3 光伏阵列阵间距离计算 | 第29-31页 |
| 2.3 储能单元方案设计 | 第31-35页 |
| 2.3.1 系统储能设备 | 第32-33页 |
| 2.3.2 储能逆变及控制方式 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 设备选型 | 第36-43页 |
| 3.1 并网逆变器选取 | 第36-41页 |
| 3.1.1 并网逆变器参数及功能 | 第36-38页 |
| 3.1.2 并网逆变器选用原则 | 第38-41页 |
| 3.2 柴油发电机组选取 | 第41-42页 |
| 3.2.1 柴油发电机组的技术参数 | 第41-42页 |
| 3.2.2 柴油发电机组的控制 | 第42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于人工蜂群算法的光伏最大功率跟踪研究 | 第43-56页 |
| 4.1 研究最大功率跟踪的目的及意义 | 第43页 |
| 4.2 人工蜂群算法的特点及原理 | 第43-45页 |
| 4.2.1 人工蜂群算法描述 | 第43-44页 |
| 4.2.2 人工蜂群算法的基本原理 | 第44-45页 |
| 4.2.3 人工蜂群算法流程 | 第45页 |
| 4.3 人工蜂群算法在光伏阵列最大功率点跟踪中的应用 | 第45-49页 |
| 4.3.1 人工蜂群算法的应用步骤 | 第45-46页 |
| 4.3.2 算法参数选择分析 | 第46-47页 |
| 4.3.3 将柯西分布运用于ABC算法中 | 第47-49页 |
| 4.4 系统仿真模型 | 第49-52页 |
| 4.4.1 PWM发生模块的建模 | 第49页 |
| 4.4.2 DC-DC变换器的原理及功能 | 第49-51页 |
| 4.4.3 人工蜂群算法的MPPT/Simulink仿真模块 | 第51-52页 |
| 4.5 光伏MPPT的系统仿真 | 第52-54页 |
| 4.5.1 仿真对比分析 | 第52-54页 |
| 4.6 仿真分析结论 | 第54页 |
| 4.7 本章小结 | 第54-56页 |
| 5 微电网能量管理系统方案 | 第56-63页 |
| 5.1 微电网能量管理系统基本功能和框架设计 | 第56-60页 |
| 5.1.1 能量管理系统控制及监测功能设计 | 第56-58页 |
| 5.1.2 能量管理系统框架结构 | 第58-60页 |
| 5.2 能量管理系统功能实现 | 第60-62页 |
| 5.3 能量管理系统的实际应用 | 第62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 6 结论与展望 | 第63-64页 |
| 6.1 结论与创新点 | 第63页 |
| 6.2 创新点摘要 | 第63页 |
| 6.3 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士学位期间科研项目及科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 作者简介 | 第71-72页 |