1. 研究目的与意义
研究背景：
随着国际环境和能源问题日益突出，人们逐渐开始聚焦于绿色能源，而太阳能作为一种绿色可再生的清洁能源在一开始就受到了人们的重视。光伏系统是将太阳能转化成电能的装置，主要由光伏阵列和逆变器等部分组成。太阳光经过光伏阵列后悔产生直流电，随后经过逆变器转化成交流电，然后电流并网或者直接提供给负载使用。
经过长时间的发展，光伏系统得到了广泛的运用。但是，光伏发电系统基本设置在户外，容易受到复杂的环境因素影响，从而导致各种故障的发生，监控光伏系统的运行状态和及时检测出运行故障尤为重要。然而，光伏发电系统往往具有规模大、面积广的特点，长期、频繁的人工检修任务重、成本高，需要寻找一种全新的方法代替传统的人工检测的方法。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：
（1）人工神经网络、光伏系统的起源发展和研究现状；
（2）构建合适的人工神经网络和光伏发电系统的仿真模型；
3. 研究的方法与步骤
研究方法:
（1）文献研究法：本文通过检索大量的文献获得关于人工神经网络和光伏系统的丰富信息，从而了解研究对象的全貌；
（2）实验法：使用MATLAB构建光伏仿真系统，模拟各种故障情况，获得相应的电气输出数据，使用这些数据来训练人工神经网络，使用优化过的人工神经网络实现对故障的检测和分类；
4. 参考文献
[1]凌峰. 基于人工神经网络的光伏并网逆变器系统多故障诊断技术研究[D]. 安徽:合肥工业大学,2020.
[2]杨延勇,孟祥剑,高峰,等. 一种基于双层人工神经网络的多时间尺度区域光伏功率预测方法[J]. 华北电力大学学,2021,48(2):55-63.
[3]俞玮捷. 面向光伏发电系统的神经网络故障诊断方法[D].杭州电子科技大学，2018.
5. 计划与进度安排
（1）2024年2月21日到2024年3月2日 阅读参考文献
（2）2024年3月3日到2024年3月15日 撰写实习报告
（3）2024年3月16日到2024年3月26日 编写程序设计人工神经网络并测试其性能
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
