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光伏系统ANN-LDWPSO谐波检测算法的研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-4页 | | ABSTRACT | 第4-8页 | | 第1章 绪论 | 第8-16页 | | ·课题研究背景 | 第8-9页 | | ·光伏系统中谐波对电能质量的影响 | 第9-10页 | | ·谐波检测算法的研究和发展现状 | 第10-13页 | | ·主要研究内容 | 第13-14页 | | ·本章小结 | 第14-16页 | | 第2章 光伏系统模型与 ANN 谐波检测法 | 第16-40页 | | ·光伏发电系统模型分析 | 第16-25页 | | ·系统组成 | 第16-17页 | | ·光伏电池 | 第17-19页 | | ·光伏峰值跟踪控制 | 第19-20页 | | ·PWM 开关调节器 | 第20-22页 | | ·蓄电池充/放电控制器 | 第22-25页 | | ·光伏系统仿真图 | 第25页 | | ·人工神经网络谐波检测算法 | 第25-32页 | | ·基于 Hopfield 神经网络的谐波检测算法 | 第25-28页 | | ·基于 BP 网络的谐波检测算法 | 第28-32页 | | ·自适应神经网络 Adaline 谐波检测算法 | 第32-38页 | | ·Adaline 的模型和结构 | 第32-37页 | | ·网络训练流程图 | 第37-38页 | | ·本章小结 | 第38-40页 | | 第3章 粒子群优化算法的研究 | 第40-50页 | | ·粒子群优化算法与神经网络的结合 | 第40页 | | ·原始粒子群优化算法 | 第40-43页 | | ·惯性因子w的引入及参数分析 | 第43-44页 | | ·迭代粒子群算法 | 第44-47页 | | ·粒子群算法与神经网络算法 | 第47-49页 | | ·编码策略 | 第47-48页 | | ·粒子群优化算法和 Adaline 算法相结合 | 第48-49页 | | ·本章小结 | 第49-50页 | | 第4章 线性递减权重粒子群人工神经网络谐波检测算法 | 第50-60页 | | ·前言 | 第50页 | | ·控制系统结构 | 第50-51页 | | ·Adaline 算法分析 | 第51-52页 | | ·LDPWSO 算法 | 第52页 | | ·ANN-LDWPSO 算法分析 | 第52-53页 | | ·仿真与分析 | 第53-59页 | | ·算法仿真 | 第53-57页 | | ·系统仿真 | 第57-59页 | | ·总结 | 第59-60页 | | 第5章 ANN-LDWPSO 算法在实际光伏系统中的应用 | 第60-71页 | | ·太阳能全检测实验台硬件设计 | 第60-66页 | | ·系统结构 | 第60-61页 | | ·硬件组成 | 第61-66页 | | ·光伏控制系统软件设计 | 第66-70页 | | ·LabVIEW 程序的设计及实现 | 第66-67页 | | ·主控画面的设计 | 第67-70页 | | ·本章小结 | 第70-71页 | | 第6章 结论 | 第71-74页 | | 参考文献 | 第74-79页 | | 缩略语词汇表 | 第79-80页 | | 致谢 | 第80-81页 | | 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第81页 |
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论文编号BS2276635，这篇论文共81页
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