短期光伏功率预测及其在电力系统中的优化研究

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短期光伏功率预测及其在电力系统中的优化研究

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短期光伏功率预测及其在电力系统中的优化研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-17页
1.1 课题研究背景及意义	第10-12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.2.1 光伏功率预测研究现状	第12-14页
1.2.2 含光伏系统的电力系统优化研究现状	第14-15页
1.3 本文主要工作	第15-17页
第2章光伏系统原理及特性分析	第17-30页
2.1 光伏电池模型及最大功率点跟踪	第17-24页
2.1.1 光伏电池工作原理	第17页
2.1.2 光伏电池数学模型	第17-19页
2.1.3 光伏电池仿真模型	第19-20页
2.1.4 光伏电池输出特性	第20-22页
2.1.5 最大功率点跟踪技术	第22-24页
2.2 光伏系统组成及特性	第24-26页
2.2.1 光伏系统基本组成	第24-25页
2.2.2 光伏系统输出特性	第25-26页
2.3 光伏系统运行方式	第26-29页
2.3.1 离网型光伏发电系统	第26-27页
2.3.2 并网型光伏发电系统	第27-29页
2.4 本章小结	第29-30页
第3章短期光伏功率预测方法	第30-44页
3.1 光伏系统功率预测模型	第30-31页
3.1.1 光伏系统功率修正系数	第30-31页
3.1.2 光伏系统功率模型	第31页
3.2 反向传播神经网络算法	第31-34页
3.2.1 反向传播神经网络算法原理	第32-33页
3.2.2 反向传播神经网络误差的产生与定义	第33-34页
3.3 改进反向传播神经网络算法	第34-36页
3.3.1 归一化与反归一化	第34-35页
3.3.2 引入自适应调节学习速率	第35页
3.3.3 引入陡度因子	第35-36页
3.3.4 改进反向传播神经网络算法步骤流程	第36页
3.4 算例分析	第36-42页
3.4.1 太阳辐照度预测	第36-41页
3.4.2 光伏系统功率预测	第41-42页
3.5 本章小结	第42-44页
第4章基于光伏功率预测的电力系统优化研究	第44-65页
4.1 双目标优化模型	第44-47页
4.1.1 双目标优化目标函数	第45-46页
4.1.2 双目标优化约束条件	第46-47页
4.2 双目标优化算法	第47-53页
4.2.1 基本细菌群体趋药性算法	第47-50页
4.2.2 改进细菌群体趋药性算法	第50-53页
4.3 不同条件对优化结果的影响分析	第53-61页
4.3.1 目标个数对优化结果的影响分析	第54-56页
4.3.2 算法对优化结果的影响分析	第56-58页
4.3.3 光伏功率对优化结果的影响分析	第58-59页
4.3.4 光伏渗透率对优化结果的影响分析	第59-61页
4.4 电力系统优化结果分析	第61-64页
4.5 本章小结	第64-65页
结论	第65-67页
参考文献	第67-71页
读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第71-72页
致谢	第72页

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