基于数据挖掘的光伏阵列发电功率预测方法研究



基于数据挖掘的光伏阵列发电功率预测方法研究

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基于数据挖掘的光伏阵列发电功率预测方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-16页
1.1 课题研究背景	第9-11页
1.2 课题研究意义	第11-12页
1.3 光伏发电功率预测课题研究现状及待解决问题	第12-14页
1.3.1 预测模型输入变量的选取与约减	第12-13页
1.3.2 光伏发电功率预测方法分类	第13页
1.3.3 常见的光伏发电功率预测方法介绍	第13-14页
1.4 本文的研究方法	第14-16页
第二章光伏系统的概述	第16-27页
2.1 光伏电池的工作原理与模型	第16-23页
2.1.1 光伏电池的基本工作原理	第16-17页
2.1.2 光伏电池的种类	第17页
2.1.3 光伏电池数学模型与等效电路	第17-21页
2.1.4 光伏电池的I-V特性曲线	第21-23页
2.2 光伏发电系统	第23-26页
2.2.1 光伏发电系统的组成	第23-24页
2.2.2 光伏发电系统的分类	第24-26页
2.3 本章小结	第26-27页
第三章光伏发电预测模型的输入变量选择	第27-36页
3.1 光伏发电阵列环境影响因子分析	第27-29页
3.1.1 辐照度	第27页
3.1.2 背板温度	第27页
3.1.3 环境温度	第27页
3.1.4 湿度	第27页
3.1.5 风速	第27-28页
3.1.6 空气质量指数	第28-29页
3.2 海量数据的数据挖掘技术	第29-32页
3.2.1 数据挖掘概述	第29-30页
3.2.2 数据挖掘方法的分类和功能	第30-31页
3.2.3 数据挖掘中常用的技术	第31-32页
3.3 前向选择法	第32-34页
3.3.1 前向选择法的基本原理	第32-33页
3.3.2 前向选择法流程	第33-34页
3.4 基于前向选择的预测模型原始输入变量约减	第34-35页
3.5 本章小结	第35-36页
第四章光伏阵列发电功率预测模型设计	第36-47页
4.1 预测模型的总体架构及工作流程	第36页
4.2 不同天气类型下的光伏发电功率情况	第36-39页
4.3 聚类分析	第39-41页
4.3.1 聚类分析的基本概念	第39-40页
4.3.2 聚类分析的基本要求	第40-41页
4.4 基于K-means的天气类型聚类识别	第41-43页
4.4.1 K-means聚类的基本原理	第41页
4.4.2 K-means聚类中K值的确定	第41-42页
4.4.3 K-means聚类的基本流程	第42页
4.4.4 K-means聚类结果	第42-43页
4.5 RBF神经网络预测模型	第43-46页
4.5.1 RBF神经网络的网络结构	第43-45页
4.5.2 RBF预测模型结构	第45-46页
4.6 本章小结	第46-47页
第五章预测结果与分析	第47-51页
5.1 不同天气条件下的预测结果	第47-49页
5.2 不同方法的预测结果对比	第49-50页
5.3 本章小结	第50-51页
第六章光伏阵列功率预测监控系统的硬件实现	第51-63页
6.1 监控系统总体结构设计	第51-52页
6.2 数据采集测量模块的实现	第52-59页
6.2.1 电压、电流采集模块	第52-55页
6.2.2 背板和环境温度采集模块	第55-57页
6.2.3 太阳辐照度采集模块	第57-59页
6.3 多机通信模块	第59-62页
6.3.1 RS-485 总线结构	第59-60页
6.3.2 微控制器MSP430的异步串行通信	第60-61页
6.3.3 TTL转485模块	第61-62页
6.4 本章小结	第62-63页
总结与展望	第63-64页
参考文献	第64-69页
发表论文和参加科研情况说明	第69-70页
致谢	第70-71页

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