| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展 | 第13-17页 |
| 1.2.1 国内外波浪发电的现状及发展 | 第13-14页 |
| 1.2.2 波浪发电功率预测技术的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 混合储能技术的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 波浪发电系统数学模型 | 第19-27页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 波浪发电系统模型分析 | 第19-26页 |
| 2.2.1 波浪发电系统的工作原理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 永磁直线发电机结构及其数学模型 | 第20-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 波浪发电功率预测研究 | 第27-44页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 基于BP神经网络的波浪发电输出功率预测 | 第27-35页 |
| 3.2.1 BP神经网络简介 | 第27-29页 |
| 3.2.2 BP神经网络的参数选择及建模 | 第29-31页 |
| 3.2.3 算例分析 | 第31-35页 |
| 3.3 基于遗传算法改进BP神经网络的波浪发电功率预测 | 第35-43页 |
| 3.3.1 遗传算法简介 | 第35-37页 |
| 3.3.2 基于遗传算法的BP神经网络建模 | 第37-39页 |
| 3.3.3 算例分析 | 第39-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于混合储能系统波浪发电功率平滑控制策略 | 第44-59页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 混合储能系统的拓扑结构 | 第44-47页 |
| 4.3 基于低通滤波器的混合储能功率分配策略 | 第47-48页 |
| 4.4 混合储能充放电模糊自适应控制 | 第48-54页 |
| 4.5 混合储能充放电总体策略 | 第54-55页 |
| 4.6 仿真验证 | 第55-58页 |
| 4.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 总结与展望 | 第59-61页 |
| 1.结论 | 第59-60页 |
| 2.展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |