声明
摘要
1.1.1 论文选题背景
1.1.2 论文研究意义
1.2 国内外相关研究成果
1.2.1 光伏发电随机过程动态研究
1.2.2 太阳辐射预测模型研究
1.2.3 光伏发电出力预测模型研究
1.2.4 改进神经网络光伏发电出力模型研究
1.3 主要研究内容
第2章 太阳能光伏发电过程分析
2.1 光伏发电系统概要
2.1.1 光伏发电原理
2.1.2 发电系统结构
2.1.3 发电系统分类
2.2 光伏发电过程特性分析
2.3 光伏发电过程关联因素
2.3.1 光伏发电内部因素
2.3.2 光伏发电外部因素
2.4 本章小结
第3章 隐马尔可夫理论与小波神经网络模型
3.1 隐马尔可夫理论
3.1.1 马尔可夫链
3.1.2 马尔可夫模型
3.1.3 隐马尔可夫理论
3.2 小波神经网络模型
3.2.1 人工神经网络理论
3.2.2 小波变换分析方法
3.2.3 小波神经网络
3.3 本章小结
第4章 考虑随机性的太阳辐射强度预测模型构建
4.1 太阳辐射影响因素相关性分析
4.2 太阳辐射量模型
4.2.1 晴空太阳辐身寸量
4.2.2 云遮蔽太阳辐射量
4.3 基于隐马尔可夫的太阳辐射量模型
4.3.1 确定预测时刻云量
4.3.2 构建马尔可夫模型
4.3.3 计算晴空削弱系数
4.3.4 构建隐马尔可夫模型
4.4 算例分析
4.5 本章小结
第5章 多维小波神经网络光伏出力预测模型构建
5.1 光伏发电出力模型分析
5.1.1 光伏出力等效模型
5.1.2 光伏出力模型变量
5.2 人工神经网络模型
5.2.1 BP神经网络模型
5.2.2 光伏出力预测过程
5.3 多维小波神经网络模型
5.3.1 Mallat小波信号分解与重构
5.3.2 确定小波激励函数
5.3.3 构建小波神经网络模型
5.4 算例分析
5.5 提升模型预测拟合优度的发电过程管理建议
5.6 本章小结
第6章 研究成果与结论
参考文献
致谢