| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1. 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·国内外研究动态 | 第11-12页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 2. 光伏发电实验平台的搭建 | 第13-27页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·太阳能电池发电原理 | 第13-14页 |
| ·硬件的搭建 | 第14-25页 |
| ·光伏阵列 | 第14页 |
| ·光伏并网逆变器 | 第14-17页 |
| ·数据采集器 | 第17-18页 |
| ·环境检测仪 | 第18-20页 |
| ·光伏控制器 | 第20-22页 |
| ·维护说明 | 第22-25页 |
| ·软件的应用 | 第25-26页 |
| ·默认界面 | 第25页 |
| ·历史数据界面 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3. 光伏发电参数特性及光伏发电功率的预测基础 | 第27-34页 |
| ·气候因素 | 第27-30页 |
| ·温度特性 | 第27-28页 |
| ·光照特性 | 第28-30页 |
| ·光伏发电输出功率预测的基础 | 第30-31页 |
| ·预测概念以及预测方法概述 | 第30页 |
| ·光伏功率预测方法 | 第30-31页 |
| ·预测结果评价指标 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4. 神经网络原理 | 第34-41页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·神经网络的基础知识 | 第34-35页 |
| ·神经网络的基本概念 | 第34页 |
| ·神经网络的分类 | 第34-35页 |
| ·神经网络的优点 | 第35页 |
| ·BP 神经网络的原理及其算法 | 第35-38页 |
| ·神经网络的模型 | 第38页 |
| ·用 MATLAB 实现 BP 神经网络的过程 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 5. 神经网络算法在光伏发电功率预测中的应用研究 | 第41-46页 |
| ·概述 | 第41页 |
| ·基于历史数据的 BP 神经网络预测光伏发电功率 | 第41-43页 |
| ·基于历史数据的 BP 网络模型 | 第41-42页 |
| ·模型预测结果及分析 | 第42-43页 |
| ·基于数值气象数据的 BP 神经网络预测光伏发电功率 | 第43-45页 |
| ·基于数值天气预报的 BP 网络模型 | 第43-44页 |
| ·模型预测结果及分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 6. BP 神经网络预测光伏发电功率的优化 | 第46-51页 |
| ·概述 | 第46页 |
| ·具体优化方法 | 第46-47页 |
| ·输入数据的优化 | 第46页 |
| ·异常输入数据处理的优化 | 第46-47页 |
| ·神经网络模型参数的优化 | 第47页 |
| ·预测结果及误差分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 7. 总结与展望 | 第51-52页 |
| ·总结 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录 硕士研究生学习阶段发表论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |