| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-30页 |
| ·光伏发电的现状及并网系统分类 | 第10-21页 |
| ·光伏发电的背景与意义 | 第10-14页 |
| ·光伏并网发电的发展现状 | 第14-18页 |
| ·光伏并网发电系统分类 | 第18-21页 |
| ·光伏并网系统的技术和研究现状 | 第21-28页 |
| ·光伏阵列最大功率点跟踪方法 | 第22-23页 |
| ·光伏并网控制策略的研究现状 | 第23-24页 |
| ·光伏及其它分布式电源并网系统中逆变器的保护现状 | 第24-25页 |
| ·光伏并网发电系统的发电功率预测方法综述 | 第25-26页 |
| ·光伏及其它分布式发电系统对配电网的影响 | 第26-27页 |
| ·含逆变型分布式电源的失步保护研究现状 | 第27-28页 |
| ·论文研究的意义和主要工作 | 第28-30页 |
| 第二章 光伏系统的建模、控制及对并网电压质量的分析 | 第30-68页 |
| ·太阳能光伏发电并网系统的建模和控制 | 第30-59页 |
| ·太阳能光伏电源的建模 | 第30-33页 |
| ·最大功率跟踪的“改进扰动观察法”研究 | 第33-41页 |
| ·并网滤波器设计 | 第41-45页 |
| ·光伏逆变器并网控制策略的研究 | 第45-54页 |
| ·光伏并网系统的仿真结果分析 | 第54-59页 |
| ·光伏并网系统的电压质量 | 第59-66页 |
| ·影响电压波动的因素及对策 | 第59-62页 |
| ·光伏电源出力与并网系统电压分布的关系 | 第62-64页 |
| ·光伏接入配电网的谐波仿真 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第三章 光伏及其它分布式电源并网系统中逆变器的保护新方案 | 第68-89页 |
| ·逆变器正常运行时的特性分析 | 第68-74页 |
| ·逆变器的故障特征分析 | 第74-84页 |
| ·单管断路时的故障特征 | 第75-78页 |
| ·单相断路时的故障特征 | 第78-79页 |
| ·同一桥臂任意两管断路时的故障特征 | 第79-80页 |
| ·不同桥臂交叉两管断路时的故障特征 | 第80-82页 |
| ·交流侧出口处不对称短路时的故障特征 | 第82-84页 |
| ·逆变器保护新方案 | 第84-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第四章 基于神经网络的光伏系统短期发电功率预测 | 第89-113页 |
| ·光伏系统发电功率特性 | 第89-92页 |
| ·光照强度对光伏系统发电功率的影响 | 第89-90页 |
| ·日类型对光伏系统发电功率的影响 | 第90-91页 |
| ·温度对光伏系统发电功率的影响 | 第91-92页 |
| ·光伏系统发电功率预测模型的设计 | 第92-95页 |
| ·按季节建立预测子模型 | 第92页 |
| ·输入输出层节点的确定 | 第92页 |
| ·隐含层节点的确定 | 第92-93页 |
| ·神经网络学习算法 | 第93页 |
| ·样本数据的预处理 | 第93-94页 |
| ·预测模型的评估 | 第94-95页 |
| ·基于BP神经网络的光伏系统发电功率预测 | 第95-98页 |
| ·BP神经网络 | 第95-96页 |
| ·BP神经网络发电功率预测 | 第96-98页 |
| ·基于RNN网络的光伏系统发电功率预测 | 第98-102页 |
| ·RNN网络 | 第98-100页 |
| ·RNN网络发电功率预测 | 第100-102页 |
| ·基于CAPSO-RNN的光伏系统发电功率预测 | 第102-106页 |
| ·CAPSO-RNN方法 | 第102-106页 |
| ·CAPSO-RNN网络发电功率预测模型的设计 | 第106页 |
| ·三种预测方法的结果分析和对比 | 第106-111页 |
| ·本章小结 | 第111-113页 |
| 第五章 光伏及其它分布式电源并网系统的失步保护研究 | 第113-121页 |
| ·IBDG失步解列与常规系统失步解列的区别 | 第113-114页 |
| ·PCC节点视在阻抗角分析 | 第114-116页 |
| ·基于PCC节点视在阻抗角变化的失步解列判据 | 第116-117页 |
| ·仿真验证 | 第117-119页 |
| ·本章小结 | 第119-121页 |
| 第六章 结论 | 第121-123页 |
| 参考文献 | 第123-136页 |
| 发表的论文 | 第136页 |
| 申请的发明专利 | 第136-137页 |
| 参与的科研项目 | 第137-138页 |
| 致谢 | 第138页 |
