【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM615
【目录】：
- 摘要6-7
- Abstract7-9
- 第一章 绪论9-17
- 1.1 太阳能与光伏发电技术9-13
- 1.1.1 国外光伏产业发展状况和前景10-12
- 1.1.2 我国光伏产业发展状况12-13
- 1.2 课题研究意义13
- 1.3 国内外研究动态13-15
- 1.4 论文主要研究内容15-17
- 第二章 影响光伏系统发电功率因素分析17-27
- 2.1 光伏发电系统原理17-18
- 2.2 光伏并网发电系统组成18-19
- 2.3 光伏电池输入输出特性19-22
- 2.3.1 光伏电池特性19-22
- 2.3.2 光电转换气象敏感系数22
- 2.4 影响光伏系统发电功率的因子22-26
- 2.5 本章小结26-27
- 第三章 无辐射预报条件下的光伏发电功率预测27-38
- 3.1 BP神经网络27-29
- 3.2 粒子群优化算法29-31
- 3.3 PSO-BP神经网络算法流程31-33
- 3.4 预测模型建立33-37
- 3.4.1 分季节建立子模型33
- 3.4.2 输入输出层节点的确定33
- 3.4.3 训练样本预处理33-34
- 3.4.4 网络初始参数设置34-35
- 3.4.5 网络泛化能力的检验35
- 3.5.6 算例结果与分析35-37
- 3.5 本章小结37-38
- 第四章 有辐射预报条件下的光伏发电功率预测38-55
- 4.1 统计学习基本理论38-41
- 4.1.1 机器学习和经验风险38-39
- 4.1.2 VC维39
- 4.1.3 推广性的界39-40
- 4.1.4 结构风险最小化原则40-41
- 4.2 支持向量机41-44
- 4.2.1 支持向量机的基本思想41-42
- 4.2.2 支持向量机回归42-43
- 4.2.3 支持向量机核函数43-44
- 4.3 最小二乘支持向量机44-45
- 4.4 相似日45-46
- 4.5 相似日功率预测模型建立46-48
- 4.5.1 模型输入和输出数据46
- 4.5.2 数据样本处理46-47
- 4.5.3 性能评价指标47
- 4.5.4 核函数选择47
- 4.5.5 参数选择47-48
- 4.6 仿真预测结果及分析48-54
- 4.6.1 实验数据介绍48
- 4.6.2 仿真预测48-54
- 4.7 本章小结54-55
- 第五章 光伏发电功率预测系统设计与实现55-66
- 5.1 设计模式及开发工具55-57
- 5.1.1 MVC模式55-56
- 5.1.2 开发框架及工具56-57
- 5.1.3 开发运行环境57
- 5.2 需求分析57-58
- 5.3 预报系统分层及其数据流程58
- 5.4 系统结构设计58-59
- 5.5 数据库设计59-61
- 5.6 项目结构61-62
- 5.7 系统实现62-66
- 5.7.1 数据导入模块62
- 5.7.2 发电功率预测模块62-63
- 5.7.3 报表模块63-64
- 5.7.4 数据查询与修改模块64-66
- 第六章 总结与展望66-68
- 6.1 研究成果总结66
- 6.2 未来成果展望66-68
- 参考文献68-71
- 致谢71-72
- 作者简介72
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