光伏微电网的发电和负荷预测方法及调度策略研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 微电网的基本概念及发展现状 | 第11-14页 |
| 1.3 光伏微电网发电及负荷预测研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 微电网能量管理研究现状 | 第16-17页 |
| 1.5 本文工作内容 | 第17-19页 |
| 2 基于RBF神经网络的光伏发电及负荷预测 | 第19-31页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 RBF神经网络原理和结构 | 第19-22页 |
| 2.3 基于RBF神经网络的光伏发电预测 | 第22-26页 |
| 2.4 基于RBF神经网络的负荷预测 | 第26-30页 |
| 2.5 小结 | 第30-31页 |
| 3 基于改进灰色模型的光伏发电及负荷预测 | 第31-39页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 灰色预测算法原理 | 第31-36页 |
| 3.3 基于改进灰色算法的光伏发电预测 | 第36-37页 |
| 3.4 基于改进灰色算法的负荷预测 | 第37-38页 |
| 3.5 小结 | 第38-39页 |
| 4 基于组合算法的光伏发电及负荷预测 | 第39-50页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 基于固定权值的组合预测模型 | 第39-41页 |
| 4.3 基于变权系数的组合预测模型 | 第41-43页 |
| 4.4 算例分析 | 第43-49页 |
| 4.5 小结 | 第49-50页 |
| 5 光伏微电网的能量调度策略研究 | 第50-62页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 微电网能量管理研究 | 第50-53页 |
| 5.3 动态优化调度模型 | 第53-56页 |
| 5.4 算例分析 | 第56-60页 |
| 5.5 小结 | 第60-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表论文及参加科研情况 | 第71页 |
