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在新能源开发利用、环境污染日益加剧和电源结构不断调整的背景下，光伏发电技术引起普遍关注。本文对国内外太阳能光伏发电技术和电源结构的研究现状进行了分析，主要建立由光伏发电、蓄电池及电网电源组成的多电源结构有限阶段离散的马尔可夫决策模型，以系统经济效益最大化为准则，实现多电源和负载之间最优能量匹配。
光伏系统多电源结构优化，以北京建筑工程学院5.6kW光伏并网发电系统为研究对象，利用2009年日光伏发电量，在数据检测和预测的基础上，建立优化模型。
首先，课题以STC89C52芯片为核心，完成数据检测电路的设计与调试，实现光伏发电系统各部分数据检测、上位机和检测电路间的实时通信、实时读取与数据保存等，为后续光伏发电量预测研究工作提供数据支持。
其次，本文通过研究光伏系统各部分的工作原理，建立系统各部分的数学模型。在此基础上，针对日光伏发电量“递变性”，利用GM(1，1)模型预测数据变化；利用马尔可夫的“无后效性”特点和数据随机性，通过改进灰色.马尔可夫链预测模型加以修正，得到数据预测值。经后验差比值、小误差概率模型检验，证明预测结果与实际值拟合度较高。
最后，基于北京市电网销售电价，分析对比在不同电价标准下，系统马尔可夫决策优化的总利润及在电价标准不变的情况下预测理论、电源结构及优化方法分别对系统效益的影响。在KeilμVision2环境下仿真系统多电源结构优化策略，从理论上指导系统电源切换操作。