| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 光伏发电发展现状 | 第12页 |
| 1.2.2 光伏发电短期功率预测模型的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的研究内容及组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 光伏发电系统的特性分析 | 第15-22页 |
| 2.1 光伏发电的原理 | 第15-16页 |
| 2.2 光伏发电系统的组成 | 第16-17页 |
| 2.3 光伏发电功率特性分析 | 第17-20页 |
| 2.3.1 辐照强度对输出功率的影响 | 第17-19页 |
| 2.3.2 日类型对输出功率的影响 | 第19页 |
| 2.3.3 季节类型对输出功率的影响 | 第19-20页 |
| 2.3.4 温度对输出功率的影响 | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 基于LM改进BP神经网络模型预测光伏发电系统输出功率 | 第22-35页 |
| 3.1 人工神经网络的基本知识 | 第22-28页 |
| 3.1.1 BP神经网络 | 第22-26页 |
| 3.1.2 改进BP神经网络 | 第26-28页 |
| 3.2 相似日选择法 | 第28页 |
| 3.3 光伏发电系统短期功率预测 | 第28-34页 |
| 3.3.1 预测模型输入变量的筛选 | 第29页 |
| 3.3.2 基于LM改进BP神经网络模型功率预测 | 第29-33页 |
| 3.3.3 预测结果分析 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于Bootstrap方法的光伏发电系统输出功率的区间预测 | 第35-44页 |
| 4.1 区间预测的介绍 | 第35-37页 |
| 4.2 Bootstrap方法 | 第37-38页 |
| 4.3 基于Bootstrap方法的功率区间预测 | 第38-43页 |
| 4.3.1 区间预测 | 第39-40页 |
| 4.3.2 评价性能及实验结果分析 | 第40-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 并网型光伏发电短期功率预测系统的设计与实现 | 第44-62页 |
| 5.1 系统设计 | 第44-49页 |
| 5.1.1 体系结构设计 | 第44-45页 |
| 5.1.2 系统模块设计 | 第45-46页 |
| 5.1.3 数据库设计 | 第46-49页 |
| 5.2 系统实现相关技术 | 第49-51页 |
| 5.2.1 SSH框架 | 第49页 |
| 5.2.2 Java调用Matlab实现算法 | 第49-50页 |
| 5.2.3 导出Word报告 | 第50-51页 |
| 5.3 数据管理 | 第51-55页 |
| 5.3.1 功率数据管理 | 第51-53页 |
| 5.3.2 气象数据管理 | 第53-55页 |
| 5.4 基于LM改进BP神经网络功率预测 | 第55-58页 |
| 5.4.1 预测参数设置 | 第55-56页 |
| 5.4.2 预测结果查看 | 第56-57页 |
| 5.4.3 误差分析 | 第57页 |
| 5.4.4 导出Word报告 | 第57-58页 |
| 5.5 基于Bootstrap方法功率区间预测 | 第58-61页 |
| 5.5.1 预测参数设置 | 第58-59页 |
| 5.5.2 预测结果查看 | 第59-60页 |
| 5.5.3 误差分析 | 第60页 |
| 5.5.4 导出Word报告 | 第60-61页 |
| 5.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第62页 |
| 6.2 未来工作及展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
