| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题研究的背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 课题研究的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第12-13页 |
| 第二章 光伏发电及其特性分析 | 第13-18页 |
| 2.1 光伏发电系统主要结构及相关作用 | 第13-14页 |
| 2.2 光伏电池的数学模型及基本特性 | 第14-16页 |
| 2.2.1 光伏电池的数学模型 | 第14-15页 |
| 2.2.2 光伏电池的基本特性 | 第15-16页 |
| 2.3 光伏电池输出影响因素 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 太阳辐射强度预测模型 | 第18-32页 |
| 3.1 太阳辐射值计算模型 | 第18-22页 |
| 3.1.1 太阳辐射强度的影响因素 | 第18-19页 |
| 3.1.2 无云条件下的太阳辐射计算模型 | 第19-22页 |
| 3.1.3 有云条件下的太阳辐射计算模型 | 第22页 |
| 3.2 基于模糊随机理论的有云条件下太阳辐射值计算模型 | 第22-27页 |
| 3.2.1 模糊随机理论 | 第22-26页 |
| 3.2.2 预测过程中的模糊随机性 | 第26-27页 |
| 3.2.3 模型基本思路 | 第27页 |
| 3.3 算例分析 | 第27-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 光伏出力预测模型 | 第32-43页 |
| 4.1 光伏电池温度预测模型 | 第32-36页 |
| 4.1.1 温度影响因子分析 | 第32-33页 |
| 4.1.2 统计法预测模型 | 第33-34页 |
| 4.1.3 BP神经网络预测模型 | 第34-36页 |
| 4.2 光伏出力预测 | 第36-41页 |
| 4.2.1 出力计算模型 | 第36-38页 |
| 4.2.2 算例分析 | 第38-41页 |
| 4.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 结论与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 结论 | 第43-44页 |
| 5.2 展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |