| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13-14页 |
| 第2章 光伏系统数学模型及输出特性仿真 | 第14-22页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 均一光照条件下光伏电池建模及仿真 | 第14-18页 |
| 2.2.1 光伏电池数学模型 | 第14-16页 |
| 2.2.2 光伏电池仿真模型 | 第16-17页 |
| 2.2.3 仿真结果分析 | 第17-18页 |
| 2.3 局部遮阴条件下光伏阵列建模及仿真 | 第18-21页 |
| 2.3.1 光伏阵列数学模型 | 第18-20页 |
| 2.3.2 局部阴影时光伏阵列输出特性分析 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 经典最大功率跟踪控制方法 | 第22-31页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 MPPT算法的基本原理 | 第22-23页 |
| 3.3 几种经典MPPT方法 | 第23-26页 |
| 3.3.1 恒定电压法 | 第23-24页 |
| 3.3.2 扰动观测法 | 第24页 |
| 3.3.3 电导增量法 | 第24-26页 |
| 3.4 基于功率预测的变步长MPPT方法 | 第26-30页 |
| 3.4.1 变步长MPPT方法 | 第26-27页 |
| 3.4.2 功率预测算法 | 第27-28页 |
| 3.4.3 仿真验证 | 第28-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 复杂遮阴条件下新型自适应MPPT算法 | 第31-37页 |
| 4.1 引言 | 第31页 |
| 4.2 新型自适应算法的基本原理 | 第31-34页 |
| 4.2.1 搜索全局最大功率点所在区间 | 第31-32页 |
| 4.2.2 算法重启条件 | 第32页 |
| 4.2.3 新型自适应MPPT算法 | 第32-34页 |
| 4.3 算例分析 | 第34-36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第5章 基于差分进化人工蜂群算法的GMPPT算法 | 第37-50页 |
| 5.1 引言 | 第37页 |
| 5.2 人工蜂群算法 | 第37-40页 |
| 5.2.1 蜜蜂采蜜机制 | 第38-39页 |
| 5.2.2 人工分群算法原理 | 第39-40页 |
| 5.3 差分进化算法 | 第40-43页 |
| 5.3.1 差分进化算法基本原理 | 第41-42页 |
| 5.3.2 差分进化算法的参数设置 | 第42-43页 |
| 5.4 差分进化人工蜂群算法 | 第43-45页 |
| 5.4.1 差分进化人工蜂群算法的基本原理 | 第43-45页 |
| 5.4.2 DE-ABC算法实现全局最大功率跟踪的几点改进 | 第45页 |
| 5.5 仿真验证及分析 | 第45-49页 |
| 5.5.1 DE-ABC算法在无遮阴情况中的应用 | 第46-47页 |
| 5.5.2 DE-ABC算法在静态遮阴情况中的应用 | 第47-48页 |
| 5.5.3 DE-ABC算法在动态遮阴情况中的应用 | 第48-49页 |
| 5.5.4 常规MPPT算法在遮阴情况中的应用 | 第49页 |
| 5.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 结论与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
