| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 光伏发电国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 光伏发电国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究的内容 | 第14-15页 |
| 第2章 光伏发电原理特性分析 | 第15-22页 |
| 2.1 光电池简介 | 第15-17页 |
| 2.1.1 光电池的基本结构 | 第15-16页 |
| 2.1.2 光电池的工作原理 | 第16-17页 |
| 2.2 光伏发电系统 | 第17-21页 |
| 2.2.1 光伏发电系统的组成 | 第17-19页 |
| 2.2.2 光伏发电系统的分类 | 第19-20页 |
| 2.2.3 光伏发电系统的优劣 | 第20页 |
| 2.2.4 光伏发电系统的应用领域 | 第20-21页 |
| 2.3 小结 | 第21-22页 |
| 第3章 光伏发电系统输出功率影响因素分析 | 第22-28页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 辐照度对输出功率的影响 | 第22-24页 |
| 3.3 温度对输出功率的影响 | 第24-25页 |
| 3.4 相对湿度对输出功率的影响 | 第25-26页 |
| 3.5 风速对输出功率的影响 | 第26-27页 |
| 3.6 小结 | 第27-28页 |
| 第4章 基于BP神经网络的光伏功率预测模型 | 第28-48页 |
| 4.1 BP神经网络 | 第28-32页 |
| 4.1.1 BP神经网络发展历史 | 第28-30页 |
| 4.1.2 BP神经网络工作原理 | 第30-31页 |
| 4.1.3 BP神经网络特性分析 | 第31-32页 |
| 4.2 功率影响因素数据处理 | 第32-33页 |
| 4.3 光伏功率预测模型影响因素仿真分析 | 第33-38页 |
| 4.3.1 温度对光伏电站输出功率影响分析 | 第33-35页 |
| 4.3.2 相对湿度对光伏电站输出功率影响分析 | 第35-36页 |
| 4.3.3 辐照度对光伏电站输出功率影响分析 | 第36-37页 |
| 4.3.4 风速对光伏电站输出功率影响分析 | 第37-38页 |
| 4.4 建立采用环境温度的基于BP神经网络的光伏功率预测模型 | 第38-41页 |
| 4.5 建立采用背板温度的基于BP神经网络的光伏功率预测模型 | 第41-44页 |
| 4.6 两种预测模型预测结果与实测功率对比 | 第44-46页 |
| 4.7 误差分析 | 第46-47页 |
| 4.8 模型泛化能力分析 | 第47页 |
| 4.9 小结 | 第47-48页 |
| 第5章 结论与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 结论 | 第48页 |
| 5.2 展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53页 |