| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 课题研究的背景 | 第10-12页 |
| 1.1.2 课题研究的意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 小结 | 第15-16页 |
| 2 光伏发电系统 | 第16-21页 |
| 2.1 光伏发电系统的原理 | 第16-17页 |
| 2.1.1 独立光伏发电系统 | 第16-17页 |
| 2.1.2 并网光伏发电系统 | 第17页 |
| 2.2 光伏组件 | 第17-20页 |
| 2.2.1 太阳能电池的发展史 | 第17-18页 |
| 2.2.2 太阳能电池发展过程 | 第18页 |
| 2.2.3 太阳能电池发电原理 | 第18-19页 |
| 2.2.4 太阳能电池的材料 | 第19-20页 |
| 2.2.5 光伏组件 | 第20页 |
| 2.3 小结 | 第20-21页 |
| 3 某校 2.1MW并网光伏发电系统 | 第21-26页 |
| 3.1 基本情况介绍 | 第21页 |
| 3.2 跟踪方式 | 第21-22页 |
| 3.2.1 固定安装 | 第21页 |
| 3.2.2 单轴跟踪 | 第21-22页 |
| 3.2.3 双轴跟踪 | 第22页 |
| 3.3 系统组成 | 第22-25页 |
| 3.3.1 光伏阵列 | 第22-23页 |
| 3.3.2 汇流箱 | 第23-24页 |
| 3.3.3 逆变器 | 第24-25页 |
| 3.4 小结 | 第25-26页 |
| 4 某校 2.1MW并网光伏发电系统发电量数据分析 | 第26-31页 |
| 4.1 影响光伏发电效率的因素 | 第26-27页 |
| 4.1.1 辐射量的影响 | 第26页 |
| 4.1.2 光伏组件的特性和质量的影响 | 第26页 |
| 4.1.3 逆变器整机效率的影响 | 第26页 |
| 4.1.4 最大功率峰值跟踪对效率的影响 | 第26-27页 |
| 4.2 年发电量统计 | 第27页 |
| 4.3 月发电量数据分析 | 第27-30页 |
| 4.3.1 典型月份选取 | 第27-28页 |
| 4.3.2 六月份发电量数据分析 | 第28页 |
| 4.3.3 多晶硅光伏阵列发电效率 | 第28-30页 |
| 4.4 小结 | 第30-31页 |
| 5 多维气象因子与光伏发电效率的关联性分析 | 第31-37页 |
| 5.1 多维气象因子与光伏发电效率的相关性 | 第31-34页 |
| 5.1.1 辐照度的影响 | 第31-32页 |
| 5.1.2 组件温度的影响 | 第32-33页 |
| 5.1.3 环境温度的影响 | 第33页 |
| 5.1.4 风速的影响 | 第33-34页 |
| 5.1.5 其他相关气象因素的影响 | 第34页 |
| 5.2 天气类型对不同气象因子发电效率的影响 | 第34-36页 |
| 5.3 影响光伏发电效率的气象因子变量选取 | 第36页 |
| 5.4 小结 | 第36-37页 |
| 6 灰色关联的光伏发电气象影响因子趋势分析 | 第37-41页 |
| 6.1 灰色关联 | 第37页 |
| 6.2 气象影响因子趋势分析 | 第37-40页 |
| 6.2.1 总体趋势分析 | 第37-39页 |
| 6.2.2 天气类型影响的系数分析 | 第39-40页 |
| 6.3 灰色关联的局限性 | 第40页 |
| 6.4 小结 | 第40-41页 |
| 7 基于信息熵理论的气象影响因子量化分析 | 第41-46页 |
| 7.1 信息熵 | 第41页 |
| 7.1.1 信息熵的概念 | 第41页 |
| 7.1.2 离散互信息的定义 | 第41页 |
| 7.1.3 近似计算方法 | 第41页 |
| 7.2 气象影响因子强度的表示 | 第41页 |
| 7.3 气象影响因子与光伏发电效率的统计相关性 | 第41-42页 |
| 7.4 三种分析研究方法的对比 | 第42-44页 |
| 7.5 分析结果的应用意义 | 第44页 |
| 7.6 结论 | 第44-45页 |
| 7.7 小结 | 第45-46页 |
| 结论 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-49页 |