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基于灰色关联分析和最小二乘支持向量机的光伏功率预测算法的研究

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基于灰色关联分析和最小二乘支持向量机的光伏功率预测算法的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-15页
  1.1 课题研究背景第8-9页
  1.2 课题的研究意义第9-10页
  1.3 课题的研究现状第10-14页
    1.3.1 光伏发电的研究现状第10-11页
    1.3.2 光伏功率预测的研究现状第11-14页
  1.4 本论文主要内容第14-15页
第二章 光伏系统的概述第15-25页
  2.1 光伏电池及其物理数学模型第15-21页
    2.1.1 光伏电池发电原理第15-16页
    2.1.2 光伏电池的数学模型第16-17页
    2.1.3 光伏电池伏安特性第17-21页
  2.2 光伏发电系统第21-24页
    2.2.1 光伏发电系统的组成和分类第21-22页
    2.2.2 独立型光伏发电系统第22-23页
    2.2.3 并网光伏发电系统第23-24页
  2.3 本章小结第24-25页
第三章 基于灰色关联分析的光伏发电预测模型第25-40页
  3.1 影响光伏系统发电量的因素分析第25-29页
    3.1.1 天气类型对光伏发电量的影响第25-28页
    3.1.2 季节和辐照度对光伏发电量的影响第28-29页
  3.2 灰色关联分析第29-31页
    3.2.1 灰色关联分析的基本特征第30页
    3.2.2 灰色关联四公理第30-31页
  3.3 基于灰色关联分析的光伏功率预测第31-36页
    3.3.1 数据挖掘预处理第32-35页
    3.3.2 灰色关联分析的光伏发电预测第35-36页
  3.4 预测结果与分析第36-39页
  3.5 本章小结第39-40页
第四章 基于最小二乘支持向量机的光伏发电预测模型第40-57页
  4.1 支持向量机第40-44页
    4.1.1 用于分类的支持向量机第40-43页
    4.1.2 用于回归的支持向量机第43-44页
  4.2 最小二乘支持向量机第44-47页
    4.2.1 最小二乘支持向量机的基本原理第44-46页
    4.2.2 最小二乘支持向量机的特点第46-47页
  4.3 基于最小二乘支持向量机的预测模型第47-50页
    4.3.1 输入变量的选择第47页
    4.3.2 核函数类型的选择第47-48页
    4.3.3 模型参数的选择第48-50页
  4.4 预测结果与分析第50-56页
  4.5 本章小结第56-57页
第五章 光伏发电组合预测技术的研究第57-68页
  5.1 组合预测概述第57-58页
  5.2 灰色最小二乘支持向量机模型第58-63页
    5.2.1 并联型灰色最小二乘支持向量机第58-60页
    5.2.2 串联型灰色最小二乘支持向量机第60-63页
  5.3 预测结果与分析第63-67页
  5.4 本章小结第67-68页
第六章 光伏阵列功率预测硬件系统的设计第68-79页
  6.1 硬件电路的总体设计第68-69页
  6.2 硬件电路功能模块的实现第69-77页
    6.2.1 电流电压测采集系统的设计第69-72页
    6.2.2 光伏阵列的背板温度测量电路设计第72-75页
    6.2.3 辐照度测量电路设计第75-77页
  6.3 光伏阵列的无线传输系统第77-78页
    6.3.1 Zigbee模块的组网第77页
    6.3.2 Zigbee模块的数据传输第77-78页
  6.4 本章小结第78-79页
总结与展望第79-80页
参考文献第80-84页
发表论文和参加科研情况说明第84-85页
致谢第85-86页

本篇论文共86页,点击这进入下载页面
 
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