一种基于神经网络的光伏组件功率管理系统及模型训练方法与流程

1.本发明涉及光伏发电技术领域，具体为一种基于神经网络的光伏组件功率管理系统及模型训练方法。


背景技术：

2.光伏，即光伏发电系统，是利用半导体材料的光伏效应，将太阳辐射能转化为电能的一种发电系统，光伏发电系统的能量来源于取之不尽、用之不竭的太阳能，是一种清洁、安全和可再生的能源，在光伏发电过程不污染环境，不破坏生态。
3.其中，光伏发电的核心组件就是太阳能电池板，太阳能电池板通过吸收太阳光，将太阳辐射能通过光电效应或者光化学效应直接或间接转换成电能的装置，为尽可能的多接触，吸收阳光，通常是将光伏组件(太阳能电池板)进行倾斜式摆放。
4.然而，传统的光伏组件，由于不同的环境条件会对光伏组件发电的功率输出造成影响，导致光伏系统的功率输出存在固有的不稳定性和效率损失问题，限制了系统的能量产出，以及影响了光伏组件的使用寿命。


技术实现要素：

5.针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于神经网络的光伏组件功率管理系统及模型训练方法，目的是解决上述问题。
6.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于神经网络的光伏组件功率管理系统，包括：
7.数据采集模块，用于对光伏组件和环境的数据进行实时采集；
8.数据预处理模块，用于对数据进行清洗、去噪和归一化处理；
9.神经网络模型模块，实现对光伏功率的智能管理；
10.算法模块，根据神经网络模型模块的输出结果，对光伏系统的工作参数进行调节。
11.优选的，所述数据采集模块包括：光感传感器、温度传感器和湿度传感器；
12.所述光感传感器、温度传感器和湿度传感器与数据预处理模块信号连接。
13.优选的，所述神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层，且隐藏层可以根据实际情况设置多个。
14.优选的，所述算法模块的算法包括最大功率点追踪算法和功率平衡算法；
15.所述最大功率点追踪算法通过追踪当前光伏组件的最大功率点，实现最大能源转化效率；
16.功率平衡算法则通过动态调整光伏组件的连接方式和工作状态，实现光伏阵列中各个组件之间的功率平衡。
17.优选的，所述最大功率点追踪算法可根据光伏组件的伏安特性曲线，动态调整组件的工作电压和电流。
18.优选的，该方法包括以下步骤：
19.步骤一：数据收集：收集大量的光伏组件和环境数据；
20.步骤二：数据预处理：通过清洗、去噪和归一化处理对收集到的数据进行预处理；
21.步骤三：网络结构设计：根据具体的问题和数据特点，设计合适的神经网络结构；
22.步骤四：模型训练：使用训练数据对神经网络模型进行训练；
23.步骤五：模型验证和调优：使用验证数据对训练完成后的模型进行验证和评估，对比模型预测结果与实际数据之间的差异。
24.优选的，所述收集光伏组件和环境的数据包括光照强度、温度和湿度的数据。
25.优选的，所述步骤二中通过清洗和去噪排除数据的异常值和噪声干扰；
26.所述步骤二中通过归一化处理将数据转换为统一的尺度。
27.优选的，所述步骤三中神经网络结构的设计包括：输入层、隐藏层和输出层的节点数和连接方式。
28.优选的，所述步骤四中，采用前向传播和反向传播算法，对网络参数进行不断调整；
29.所述步骤四中，采用批量训练或者随机梯度下降等方法。
30.与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：
31.本发明提供的一种基于神经网络的光伏组件功率管理系统及模型训练方法，通过训练神经网络模型，系统能够分析大量的光伏组件数据和环境数据，识别出不同因素对光伏组件的发电功率输出造成的影响，并预测出最佳的功率输出情况，通过优化光伏组件的功率输出，最大化光伏系统的能量产出，提高整体效率，同时减少能源浪费和系统故障的风险。
附图说明
32.图1为本发明系统组成示意图；
33.图2为本发明方法流程示意图。
具体实施方式
34.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
35.请参阅图1，一种基于神经网络的光伏组件功率管理系统，由以下构成：
36.数据采集模块：
37.该模块主要由光感传感器、温度传感器和湿度传感器组成，负责对光伏组件和环境数据进行实时采集，采集的数据包括光照强度、温度、湿度。
38.数据预处理模块：
39.该模块负责对采集后的数据进行清洗、去噪和归一化处理。
40.神经网络模型模块：
41.该模块为系统的核心部分，利用神经网络模型实现对光伏功率的智能管理。
42.神经网络通过输入光照强度、温度等环境因素，预测光伏组件的功率输出。
43.其中，神经网络模型由输入层、隐藏层和输出层组成，并且隐藏层可以根据实际情况设置多个，以提高模型的表达能力。
44.功率管理算法模块：
45.在神经网络模型的基础上，该模块根据神经网络的输出结果，智能地调节光伏系统的工作参数，以实现光伏组件最佳的功率输出。
46.功率管理算法包括：最大功率点追踪(mppt)算法和功率平衡算法，其中，最大功率点追踪(mppt)算法通过追踪当前光伏组件的最大功率点，实现最大能源转化效率，该算法根据光伏组件的伏安特性曲线，动态调整组件的工作电压和电流，使得光伏组件在当前光照条件下能够输出最大功率，其中，常用的最大功率点追踪(mppt)算法包括基于模拟技术、脉冲宽度调制(pwm)技术和模型预测控制(mpc)技术的现有技术内容，故此不做赘述；
47.而功率平衡算法用以实现光伏阵列中各个组件之间的功率平衡，以提高系统整体性能，同时，该算法通过动态调整光伏组件的连接方式和工作状态，实现光伏阵列中各个组件之间的功率平衡，提高系统整体性能，避免因单个组件故障或阴影遮挡等原因造成整个系统的功率损失，其中，常见的功率平衡算法包括分级控制算法、动态调整算法和遗传算法等现有的算法技术。
48.请参阅图2，一种基于神经网络的模型训练方法，有以下步骤组成：
49.步骤一：
50.数据收集，通过数据采集模块中的各个传感器收集大量的光伏组件和环境数据，其中的数据包括光照强度、温度、湿度，并将其用作神经网络模型的输入，用于神经网络模型的训练和验证。
51.同时，光伏组件上另外还安装有电流和电压的传感器，用于监测在不同的环境(光照强度、温度、湿度)下光伏组件的功率参数。
52.通过安装在光伏组件上的各类传感器，系统可以实时监测光伏组件的电流、电压、温度等关键参数。
53.步骤二：
54.数据预处理，对上一步骤收集到的数据进行预处理，处理方式由数据清洗、去噪和归一化处理组成，其中：
55.清洗和去噪可排除数据中的异常值和噪声干扰，确保数据的准确性；
56.归一化处理可以将数据转换为统一的尺度，提高模型的训练效果。
57.步骤三：
58.网络结构设计，根据具体的问题和数据特点，设计合适的神经网络结构，将输入层、隐藏层和输出层的节点数和连接方式作为主要的设计点，通过合理的网络结构提高模型的拟合能力和泛化能力。
59.步骤四：模型训练，将进行预处理后的数据(光照强度、温度、湿度)作为训练数据，采用训练数据对神经网络模型进行训练。
60.在训练过程中，通过前向传播和反向传播算法，不断调整网络参数，以减小预测输出与实际输出之间的误差，同时，训练过程还可采用批量训练或者随机梯度下降等方法，以提高训练效率和模型收敛速度。
61.步骤五：
62.模型验证和调优，在模型训练完成后，使用验证数据对模型进行验证和评估，通过比较模型预测结果与实际数据之间的差异，评估出当前模型的准确性和泛化能力。
63.如若模型的效果不理想，可以进行对第一步骤中采集的数据进行调优，以及对网络结构进行调整，以进一步提高模型的性能，而其余的步骤则反复之前的步骤内容即可。
64.如模型的效果较为理想，则根据得出的模型使系统进行功率优化和控制，例如，根据当前的天气条件对应的光伏组件的实际状态，系统可以自动调整光伏组件的角度、转向或跟踪系统，以最大限度地利用太阳能并提高发电效率。
65.并且，通过系统提供的数据，工作人员还可进行数据分析，以监测光伏组件当前的性能、发电量和故障情况，以便于通过分析数据，及时发现和解决潜在的问题，确保光伏电站的高效运行
66.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
67.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

技术特征：
1.一种基于神经网络的光伏组件功率管理系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于对光伏组件和环境的数据进行实时采集；数据预处理模块，用于对数据进行清洗、去噪和归一化处理；神经网络模型模块，实现对光伏功率的智能管理；算法模块，根据神经网络模型模块的输出结果，对光伏系统的工作参数进行调节。2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的光伏组件功率管理系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：光感传感器、温度传感器和湿度传感器；所述光感传感器、温度传感器和湿度传感器与数据预处理模块信号连接。3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的光伏组件功率管理系统，其特征在于，所述神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层，且隐藏层可以根据实际情况设置多个。4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的光伏组件功率管理系统，其特征在于，所述算法模块的算法包括最大功率点追踪算法和功率平衡算法；所述最大功率点追踪算法通过追踪当前光伏组件的最大功率点，实现最大能源转化效率；功率平衡算法则通过动态调整光伏组件的连接方式和工作状态，实现光伏阵列中各个组件之间的功率平衡。5.根据权利要求4所述的一种基于神经网络的光伏组件功率管理系统，其特征在于，所述最大功率点追踪算法可根据光伏组件的伏安特性曲线，动态调整组件的工作电压和电流。6.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的模型训练方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一：数据收集：收集大量的光伏组件和环境数据；步骤二：数据预处理：通过清洗、去噪和归一化处理对收集到的数据进行预处理；步骤三：网络结构设计：根据具体的问题和数据特点，设计合适的神经网络结构；步骤四：模型训练：使用训练数据对神经网络模型进行训练；步骤五：模型验证和调优：使用验证数据对训练完成后的模型进行验证和评估，对比模型预测结果与实际数据之间的差异。7.根据权利要求6所述的一种基于神经网络的模型训练方法，其特征在于，所述收集光伏组件和环境的数据包括光照强度、温度和湿度的数据。8.根据权利要求6所述的一种基于神经网络的模型训练方法，其特征在于，所述步骤二中通过清洗和去噪排除数据的异常值和噪声干扰；所述步骤二中通过归一化处理将数据转换为统一的尺度。9.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的模型训练方法，其特征在于，所述步骤三中神经网络结构的设计包括：输入层、隐藏层和输出层的节点数和连接方式。10.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的模型训练方法，其特征在于，所述步骤四中，采用前向传播和反向传播算法，对网络参数进行不断调整；所述步骤四中，采用批量训练或者随机梯度下降等方法。

技术总结
本发明公开了一种基于神经网络的光伏组件功率管理系统及模型训练方法，所述方法包括，数据收集：收集大量的光伏组件和环境数据；数据预处理：通过清洗、去噪和归一化处理对收集到的数据进行预处理；网络结构设计：根据具体的问题和数据特点，设计合适的神经网络结构；模型训练；模型验证和调优。本发明提供的一种基于神经网络的光伏组件功率管理系统及模型训练方法，通过训练神经网络模型，系统能够分析大量的光伏组件数据和环境数据，识别出不同因素对光伏组件的发电功率输出造成的影响，并预测出最佳的功率输出情况，通过优化光伏组件的功率输出，最大化光伏系统的能量产出，提高整体效率，同时减少能源浪费和系统故障的风险。险。险。


技术研发人员：王钢 刘林 郑诚 魏民 陆杰 何志军 张珍华 贾春宇
受保护的技术使用者：中建三局第一建设安装有限公司
技术研发日：2023.07.06
技术公布日：2023/10/6