家用小型太阳能储能装置的设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外储能系统发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国内储能系统发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 光伏储能系统发展状况 | 第12-13页 |
| 1.3 本课题研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 方案与系统设计 | 第14-25页 |
| 2.1 系统方案 | 第14-17页 |
| 2.1.1 系统整体结构 | 第14-15页 |
| 2.1.2 能量调度方案 | 第15-17页 |
| 2.2 储能系统设计 | 第17-24页 |
| 2.2.1 电能计量设计 | 第18-19页 |
| 2.2.2 最大功率点跟踪方法调整 | 第19-20页 |
| 2.2.3 无线通讯设计 | 第20-22页 |
| 2.2.4 负载分级控制设计 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 发电量的预测 | 第25-44页 |
| 3.1 基于天气预报的太阳能发电量预测 | 第25-34页 |
| 3.1.1 BP神经网络建模 | 第27-29页 |
| 3.1.2 输入层数据归一化 | 第29-31页 |
| 3.1.3 网络模型参数 | 第31-34页 |
| 3.2 BP神经网络的MATLAB实现 | 第34-38页 |
| 3.3 上位机BP神经网络算法实现 | 第38-43页 |
| 3.3.1 天气预报信息获取 | 第38-40页 |
| 3.3.2 BP神经网络计算过程 | 第40-42页 |
| 3.3.3 上位机计算运行结果 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 用电量的预测 | 第44-51页 |
| 4.1 基于时间序列模型的用户未来用电量预测 | 第44-48页 |
| 4.1.1 用电量时间序列的ARIMA模型 | 第44-45页 |
| 4.1.2 时间序列模型MATLAB实现 | 第45-48页 |
| 4.2 时间序列上位机实现 | 第48-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 系统搭建与验证 | 第51-69页 |
| 5.1 上位机系统 | 第51-63页 |
| 5.1.1 CAN数据通信过程 | 第53-54页 |
| 5.1.2 Wi-Fi数据通信 | 第54-59页 |
| 5.1.3 能量调度设计 | 第59-61页 |
| 5.1.4 负载分级的上位机控制实现 | 第61-63页 |
| 5.2 验证结果 | 第63-67页 |
| 5.2.1 CAN接收 | 第63-64页 |
| 5.2.2 WIFI接收 | 第64-66页 |
| 5.2.3 负载分级控制 | 第66-67页 |
| 5.2.4 智能调度验证与总体效果截图 | 第67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 总结 | 第69-70页 |
| 6.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 在学期间的研究成果 | 第75-76页 |
| 一、发表论文 | 第75页 |
| 二、专利申请 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
