| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1. 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1. 课题研究背景 | 第12-14页 |
| 1.1.1 极限学习机的研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 光伏发电的研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2. 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 神经网络算法的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 光伏发电的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 输出功率的预测基本方法 | 第16-17页 |
| 1.3. 本文的重要研究内容 | 第17-19页 |
| 2. 极限学习机 | 第19-30页 |
| 2.1 人工神经网络 | 第19-22页 |
| 2.2 单隐层神经网络 | 第22-24页 |
| 2.3 极限学习机 | 第24-26页 |
| 2.4 粒子群极限学习机 | 第26-28页 |
| 2.5 本章总结 | 第28-30页 |
| 3. 烟花算法优化极限学习机 | 第30-41页 |
| 3.1 烟花算法简介 | 第30-33页 |
| 3.1.1 爆炸算子 | 第31-32页 |
| 3.1.2 变异算子 | 第32-33页 |
| 3.2 烟花算法极限学习机 | 第33-34页 |
| 3.3 烟花极限学习机的性能分析 | 第34-40页 |
| 3.3.1 仿真实验函数 | 第34页 |
| 3.3.2 隐含层节点数目的影响 | 第34-36页 |
| 3.3.3 迭代次数的影响 | 第36页 |
| 3.3.4 函数拟合性分析 | 第36-39页 |
| 3.3.5 算法性能对 | 第39-40页 |
| 3.4 本章总结 | 第40-41页 |
| 4. 光伏发电理论基础及输出功率影响因素分析 | 第41-52页 |
| 4.1 光伏发电技术原理 | 第41-43页 |
| 4.2 光伏发电系统组成 | 第43-45页 |
| 4.2.1 独立光伏发电系统 | 第43-44页 |
| 4.2.2 并网光伏发电系统 | 第44页 |
| 4.2.3 混合光伏发电系统 | 第44-45页 |
| 4.3 光伏发电系统输出功率特性 | 第45-46页 |
| 4.4 光伏电站的实例数据资料 | 第46-47页 |
| 4.5 光伏发电系统输出功率的影响因素 | 第47-51页 |
| 4.5.1 太阳辐射强度 | 第47-48页 |
| 4.5.2 相对湿度对光伏发电系统输出功率的影响 | 第48-49页 |
| 4.5.3 气温对光伏发电系统输出功率的影响 | 第49-50页 |
| 4.5.4 风速对光伏发电输出功率的影响 | 第50页 |
| 4.5.5 降雨量对光伏发电输出功率的影响 | 第50-51页 |
| 4.6 本章总结 | 第51-52页 |
| 5. 基于FWAELM光伏发电超短期输出功率预测 | 第52-64页 |
| 5.1 光伏发电预测数据处理 | 第52-53页 |
| 5.2 数据处理 | 第53-56页 |
| 5.2.1 归一化处理 | 第53-54页 |
| 5.2.2 异常值处理 | 第54-56页 |
| 5.3 烟花算法优化极限学习机模型的建立 | 第56-58页 |
| 5.4 模型的预测误差的衡量标准 | 第58-59页 |
| 5.5 预测结果分析 | 第59-63页 |
| 5.5.1 隐含层节点数目对光伏发电输出功率的影响 | 第59-60页 |
| 5.5.2 各预测模型预测结果分析 | 第60-62页 |
| 5.5.3 预测误差分析 | 第62-63页 |
| 5.6 本章总结 | 第63-64页 |
| 6. 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 本文总结 | 第64-65页 |
| 6.2 本文展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |