| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 光伏发电功率预测的研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 光伏发电功率预测的研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 光伏发电功率预测的意义 | 第11-12页 |
| 1.2 光伏发电功率预测的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 目前光伏发电功率预测的方法 | 第13-15页 |
| 1.4 论文的主要工作及内容安排 | 第15-17页 |
| 2 光伏系统的发电功率特性分析 | 第17-26页 |
| 2.1 光伏电池的发电特性 | 第17-21页 |
| 2.1.1 光伏电池的发电原理 | 第17-18页 |
| 2.1.2 光伏电池的数学模型 | 第18-19页 |
| 2.1.3 最大功率特性分析 | 第19-21页 |
| 2.2 影响光伏发电的各类因素分析 | 第21-26页 |
| 2.2.1 光照强度对光伏发电的影响 | 第21-23页 |
| 2.2.2 温度对光伏发电的影响 | 第23-24页 |
| 2.2.3 电池板局部被遮挡对发电量的影响 | 第24页 |
| 2.2.4 季节对光伏发电的影响 | 第24-25页 |
| 2.2.5 气候类型对光伏发电的影响 | 第25-26页 |
| 3 基于LS-SVM和马尔科夫模型的预测理论基础 | 第26-34页 |
| 3.1 影响因素的相关性分析 | 第26-27页 |
| 3.2 SVM预测理论 | 第27-29页 |
| 3.3 LS-SVM的预测理论方法 | 第29-31页 |
| 3.4 马尔科夫理论概述 | 第31-34页 |
| 3.4.1 马尔科夫链预测法 | 第31-32页 |
| 3.4.2 马尔科夫修正法 | 第32-34页 |
| 4 LS-SVM结合马尔科夫的光伏出力短期预测分析 | 第34-53页 |
| 4.1 预测模型的建立 | 第34-38页 |
| 4.1.1 模型建立的具体步骤 | 第34-35页 |
| 4.1.2 数据预处理 | 第35-36页 |
| 4.1.3 相似日的选取 | 第36页 |
| 4.1.4 核函数的确定 | 第36-37页 |
| 4.1.5 参数的确定 | 第37页 |
| 4.1.6 误差分析 | 第37-38页 |
| 4.2 实例预测分析 | 第38-53页 |
| 4.2.1 晴天样本数据预测及分析 | 第39-45页 |
| 4.2.2 多云样本数据预测及分析 | 第45-48页 |
| 4.2.3 阴天样本数据预测及分析 | 第48-50页 |
| 4.2.4 雨天样本数据预测及分析 | 第50-53页 |
| 5 光伏电站功率预测模拟应用系统 | 第53-64页 |
| 5.1 系统的设计原则 | 第53页 |
| 5.2 系统功能设计 | 第53-54页 |
| 5.3 发电功率预测功能的实现 | 第54-57页 |
| 5.3.1 功能实现原理 | 第54-56页 |
| 5.3.2 预测系统的实现 | 第56-57页 |
| 5.4 功率预测辅助功能的实现 | 第57-62页 |
| 5.4.1 winsock实现点对点数据通讯 | 第57-60页 |
| 5.4.2 数据存储功能的实现 | 第60-61页 |
| 5.4.3 数据查询功能的实现 | 第61-62页 |
| 5.5 系统主界面设计 | 第62-63页 |
| 5.6 系统的搭建与测试 | 第63-64页 |
| 6 结论 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |