| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12-15页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第15-16页 |
| 1.3 国内外研究现状分析 | 第16-19页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第2章 光伏发电技术及影响因素分析 | 第21-36页 |
| 2.1 光伏发电技术 | 第21-29页 |
| 2.1.1 光伏发电基本原理 | 第21-22页 |
| 2.1.2 光伏电池的数学模型 | 第22-24页 |
| 2.1.3 光伏发电系统的组成 | 第24-25页 |
| 2.1.4 光伏发电系统的类别 | 第25-27页 |
| 2.1.5 光伏电站的输出功率特性 | 第27-29页 |
| 2.2 光伏出力的影响因素分析 | 第29-33页 |
| 2.2.1 光照强度对光伏出力的影响 | 第29-30页 |
| 2.2.2 温度对光伏出力的影响 | 第30-31页 |
| 2.2.3 天气类型对光伏出力的影响 | 第31-32页 |
| 2.2.4 风速对光伏出力的影响 | 第32页 |
| 2.2.5 相对湿度对光伏出力的影响 | 第32-33页 |
| 2.3 相关性分析 | 第33-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 基于支持向量机和相关向量机的光伏出力预测 | 第36-51页 |
| 3.1 数据的归一化处理及误差分析 | 第36-37页 |
| 3.1.1 数据归一化处理 | 第36页 |
| 3.1.2 误差分析 | 第36-37页 |
| 3.2 支持向量机 | 第37-44页 |
| 3.2.1 支持向量机算法原理 | 第37-39页 |
| 3.2.2 支持向量机的特点 | 第39-40页 |
| 3.2.3 基于支持向量机算法的预测模型构建 | 第40-41页 |
| 3.2.4 实例仿真分析 | 第41-44页 |
| 3.3 相关向量机 | 第44-50页 |
| 3.3.1 相关向量机算法原理 | 第44-46页 |
| 3.3.2 相关向量机的特点 | 第46页 |
| 3.3.3 基于相关向量机算法的预测模型构建 | 第46-47页 |
| 3.3.4 实例仿真分析 | 第47-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于EMD-RVM的光伏出力预测及仿真分析 | 第51-63页 |
| 4.1 经验模态分解算法 | 第51-54页 |
| 4.1.1 经验模态分解的基本概念 | 第51-52页 |
| 4.1.2 经验模态分解法的分解过程 | 第52-53页 |
| 4.1.3 经验模态分解法的特点 | 第53-54页 |
| 4.2 基于EMD-RVM的预测模型构建 | 第54-58页 |
| 4.3 实例仿真及分析 | 第58-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 文章总结 | 第63-64页 |
| 5.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |