| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·国内外光伏产业的最新进展及待解决问题 | 第8-9页 |
| ·MPPT技术的现状与发展 | 第9-10页 |
| ·神经网络技术 | 第10-11页 |
| ·MATLAB与神经网络工具箱 | 第11-12页 |
| ·本文选题的意义及主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 光伏电池特性的研究 | 第13-20页 |
| ·光伏电池的工作原理 | 第13-14页 |
| ·光伏电池的电气特性 | 第14-17页 |
| ·光伏电池的特性分析 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 神经网络在光伏MPPT中的算法研究及控制过程 | 第20-30页 |
| ·各类最大功率跟踪算法的理论基础 | 第20-24页 |
| ·光伏阵列最大功率跟踪控制的理论基础及建模 | 第24-27页 |
| ·光伏组件的最大功率跟踪的性能参数 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于BP神经网络的光伏阵列最大功率跟踪建模仿真 | 第30-50页 |
| ·BP神经网络结构 | 第30-31页 |
| ·BP神经网络算法 | 第31-35页 |
| ·光伏阵列MPPT的BP神经网络创建 | 第35-42页 |
| ·BP网络学习样本和目标输出的确定 | 第36-39页 |
| ·样本的标准化处理 | 第39页 |
| ·光伏阵列MPPT的BP神经网络参数确定 | 第39-42页 |
| ·仿真训练、测试 | 第42-49页 |
| ·光伏阵列MPPT的BP神经网络模型训练 | 第42-47页 |
| ·光伏阵列MPPT的BP神经网络模型仿真测试 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于RBF神经网络的光伏阵列最大功率跟踪建模仿真 | 第50-71页 |
| ·径向基函数神经网络结构 | 第50-52页 |
| ·RBF神经网络学习算法 | 第52-57页 |
| ·光伏阵列MPPT的RBF神经网络建模 | 第57-60页 |
| ·光伏阵列MPPT的RBF神经网络模型仿真训练、测试 | 第60-70页 |
| ·模型各种训练算法的对比研究 | 第60-64页 |
| ·光伏阵列MPPT的RBF神经网络模型训练、测试输出 | 第64-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结和展望 | 第71-74页 |
| ·研究成果总结 | 第71-72页 |
| ·未来工作展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第80-81页 |
| 本人简历 | 第81页 |
