| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外发展现状和趋势 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内发展现状和趋势 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容与目的 | 第13-14页 |
| 第2章 分布式光伏监控系统的设计及实现 | 第14-27页 |
| 2.1 概述 | 第14-15页 |
| 2.2 系统架构设计 | 第15-21页 |
| 2.2.1 系统拓扑设计 | 第15-18页 |
| 2.2.2 主站平台架构及关键技术 | 第18-21页 |
| 2.3 系统数据交互设计 | 第21-22页 |
| 2.4 系统应用功能模块设计 | 第22-26页 |
| 2.4.1 多层次分布式光伏综合评价 | 第22-23页 |
| 2.4.2 多方位分布式光伏运行状态监视 | 第23-24页 |
| 2.4.3 间接预测分布式光伏发电功率 | 第24-25页 |
| 2.4.4 多点外推预测分布式光伏负荷 | 第25-26页 |
| 2.4.5 多样化的协调控制 | 第26页 |
| 2.4.6 自动调节无功出力 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 分布式光伏发电预测技术研究及应用 | 第27-36页 |
| 3.1 概述 | 第27-28页 |
| 3.2 影响光伏发电功率的因素 | 第28-29页 |
| 3.3 相似日重组算法 | 第29-30页 |
| 3.3.1 相似度的计算 | 第29-30页 |
| 3.3.2 相似日的重组 | 第30页 |
| 3.4 BP神经网络算法 | 第30-31页 |
| 3.4.1 输入层和输出层节点的确定 | 第30页 |
| 3.4.2 隐含层及隐节点数的确定 | 第30-31页 |
| 3.4.3 数据归一化处理 | 第31页 |
| 3.4.4 模型的训练与评估 | 第31页 |
| 3.5 算例及结果 | 第31-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 分布式光伏自动发电控制策略设计 | 第36-46页 |
| 4.1 概述 | 第36-37页 |
| 4.2 基于灵敏度的分布式光伏自动发电控制的实现步骤 | 第37-38页 |
| 4.3 分布式光伏协调控制优化模型设计 | 第38-41页 |
| 4.4 免疫双态粒子群算法 | 第41-43页 |
| 4.5 算例及结果 | 第43-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 结论与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 结论 | 第46页 |
| 5.2 展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 作者简介 | 第53页 |