【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏清洁，特别涉及一种工业光伏电板的清洗周期动态推荐系统。
技术介绍
1、由于光伏发电板的发电能力是评价光伏电站性能最重要的指标，实际运行中，光伏板表面的清洁计划一般是由运维工程师根据经验人为确定的，这种仅凭经验的计划制定方式较为粗放。并且灰尘对光伏组件的发电性能影响存在普遍性，大气灰尘是影响太阳能发电效率的关键因素之一，光伏发电板的清洗规则制定一般只考虑到灰尘的影响，但是除了表面脏污以外，天气、温度等影响因素均会导致光伏板发电量的波动。
2、光伏电板的清洁计算主要根据工程师的经验来确定，以经验为导向的决策可能不是太阳能发电厂运营的理想解决方案，近年来对光伏电板上粉尘的清洁频率进行了一些研究，但这些方法忽略了影响因素的时变性质，以获得规定的清洗周期，然而固定的清洗周期可能不是实现光伏发电利润化的最佳选择。此外，在太阳能发电场的正常运行过长中，不可避免地会发生一些意外事件，固定请假表的日常执行会中断。
3、因此，有必要提供灵活的清洁时间表，考虑影响因素的时变特征，例如天气，温度等，来生成灵活的清洁计划。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种工业光伏电板的清洗周期动态推荐系统，用以解决
技术介绍
中提出的问题。
2、一种工业光伏电板的清洗周期动态推荐系统，包括：
3、参数分析模块，用于对光伏电板的盖板玻璃，封装材料，电参数和灰尘参数在不同时变特征下进行分析，确定在参数类型下不同参数特征对光伏电板的功率时变缩放系数；
5、利润分析模块，用于将光伏电板的未来发电情况输入预先设计的利润分析模型中，得到光伏电板在未来的预期利润曲线；
6、动态推荐模块，用于对光伏电板的预期利润曲线进行分析，结合预设动态间隔，生成对光伏电板的清洗周期动态推荐。
7、优选的，所述参数分析模块，包括：
8、盖板玻璃分析单元，用于基于盖板玻璃的性能参数，从预设盖板玻璃类型-性能比曲线集合中选取满足所述盖板玻璃的目标性能比曲线，基于所述目标性能比曲线，构建盖板玻璃的第一时变系数方程；
9、封装材料分析单元，用于基于封装材料的化学参数，从预设封装材料-透光率曲线集合中选取满足所述封装材料的目标透光率曲线，基于透光率与发电功率之间的转化关系，确定封装材料的第二时变系数方程；
10、电参数分析单元，用于基于电参数对光伏电板的转化效率以及电参数的时变特征，确定电参数的第三时变系数方程；
11、灰尘参数分析单元，用于基于灰尘参数中的灰尘颗粒形状特征和灰尘颗粒变化特征，确定灰尘参数对光伏电板的第四时变系数方程；
12、综合确定单元，用于基于光伏电板的盖板玻璃，封装材料，电参数和灰尘参数的第一时变系数方程，第二时变系数方程，第三时变系数方程和第四时变系数方程，确定对光伏电板的功率时变缩放系数。
13、优选的，所述综合确定单元，包括：
14、序列确定单元，用于获取光伏电板所处环境的环境特征，并结合天气预报特征，确定光伏电板所处环境的未来环境变化特征，基于未来环境变化特征确定光伏电板所处环境的环境时变特征序列；
15、权重确定单元，用于基于光伏电板的盖板玻璃，封装材料，电参数和灰尘参数对光伏电板发电功率的影响，设定对盖板玻璃，封装材料，电参数和灰尘参数的权重；
16、系数确定单元，用于将环境时变特征序列作为参数特征输入至对应的第一时变系数方程，第二时变系数方程，第三时变系数方程和第四时变系数方程中，分别输出得到盖板玻璃时变系数，封装材料时变系数，电参数时变系数和灰尘参数时变系数；
17、系数加权单元，用于基于盖板玻璃，封装材料，电参数和灰尘参数的权重，对盖板玻璃时变系数，封装材料时变系数，电参数时变系数和灰尘参数时变系数进行加权计算，得到目标盖板玻璃时变系数，目标封装材料时变系数，目标电参数时变系数和目标灰尘参数时变系数；
18、整合单元，用于对目标盖板玻璃时变系数，目标封装材料时变系数，目标电参数时变系数和目标灰尘参数时变系数进行整合分析，确定光伏电板的功率时变缩放系数。
19、优选的，所述发电预测模块，包括：
20、模型构建单元，用于基于人工神经网络，结合光伏电板的功率时变缩放系数，构建得到光伏电板的太阳辐射预测模型；
21、发电预测单元，用于基于太阳辐射预测模型，对实时时变特征进行分析预测，输出得到光伏电板的未来发电情况。
22、优选的，所述模型构建单元，包括：
23、学习单元，用于获取光伏电板的历史时变序列及其对应的历史辐射特征，基于人工神经网络学习历史时变序列及其对应的历史辐射特征的内在特征；
24、训练单元，用于基于所述内在特征对初始人工神经网络模型进行训练，得到最优参数，基于所述最优参数得到光伏电板的太阳辐射预测模型。
25、优选的，所述发电预测单元，包括：
26、输入单元，用于将所述实时时变特征输入太阳辐射预测模型中，得到实时辐射特征；
27、确定单元，用于对所述实时辐射特征进行整合，得到光伏电板未来的发电曲线，基于所述发电曲线得到光伏电板的未来发电情况。
28、优选的，所述利润分析模块，包括：
29、测量单元，用于将太阳辐射和性能比作为主要测量因素，基于光伏电板的未来发电情况确定太阳辐射量和性能比参数；
30、利润确定单元，用于将太阳辐射量和性能比参数输入预先设计的利润分析模型中，得到光伏电板在未来的预期利润曲线。
31、优选的，所述滚动推荐模块，包括：
32、周期确定单元，用于基于预设动态间隔，将所述光伏电板的预期利润曲线按照时间划分为多个曲线片段，并根据曲线片段的时段利润，确定对光伏电板对应的清洗周期；
33、更新推荐单元，用于将所述清洗周期按照时间进行排序，得到清洗周期序列，并基于新的预期利润曲线，对清洗周期序列进行滚动更新推荐。
34、优选的，所述周期确定单元，包括：
35、划分单元，用于基于预设动态间隔，确定对述光伏电板的预期利润曲线的划分周期，按照所述划分周期将预期利润曲线划分为多个曲线片段，并获取曲线片段的利润曲线特征；
36、周期单元，用于判断曲线片段的利润曲线特征与预设利润的差值，若所述差值大于预设最大差值，确定对应曲线片段的清洗周期为最小预设清洗周期，若所述差值小于预设最小差值，确定对应曲线片段的清洗周期为最大预设清洗周期，若所述差值在所述最小差值和最大差值之间，基于所述差值大小计算得到对应曲线片段的清洗周期。
37、优选的，所述更新推荐单元，包括：
38、滚动推荐单元，用于将所述清洗周期按照时间进行排序，得到清洗周期序列，并按照所述清洗周期序列在动态推荐界面进行动态本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种工业光伏电板的清洗周期动态推荐系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种工业光伏电板的清洗周期动态推荐系统，其特征在于，所述参数分析模块，包括：
3.根据权利要求2所述的一种工业光伏电板的清洗周期动态推荐系统，其特征在于，所述综合确定单元，包括：
4.根据权利要求1所述的一种工业光伏电板的清洗周期动态推荐系统，其特征在于，所述发电预测模块，包括：
5.根据权利要求1所述的一种工业光伏电板的清洗周期动态推荐系统，其特征在于，还包括，发电情况修正模块，用于基于光伏电板的历史发电预测情况与历史发电实际情况之间的发电差异，对预测的光伏电板的未来发电情况进行修正。
6.根据权利要求5所述的一种工业光伏电板的清洗周期动态推荐系统，其特征在于，所述发电情况修正模块，包括：
7.根据权利要求1所述的一种工业光伏电板的清洗周期动态推荐系统，其特征在于，所述利润分析模块，包括：
8.根据权利要求1所述的一种工业光伏电板的清洗周期动态推荐系统，其特征在于，所述动态推荐模块，包括：
9.根
10.根据权利要求8所述的一种工业光伏电板的清洗周期动态推荐系统，其特征在于，所述更新推荐单元，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种工业光伏电板的清洗周期动态推荐系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种工业光伏电板的清洗周期动态推荐系统，其特征在于，所述参数分析模块，包括：
3.根据权利要求2所述的一种工业光伏电板的清洗周期动态推荐系统，其特征在于，所述综合确定单元，包括：
4.根据权利要求1所述的一种工业光伏电板的清洗周期动态推荐系统，其特征在于，所述发电预测模块，包括：
5.根据权利要求1所述的一种工业光伏电板的清洗周期动态推荐系统，其特征在于，还包括，发电情况修正模块，用于基于光伏电板的历史发电预测情况与历史发电实际情况之间的发电差异，对预测的光伏电...
【专利技术属性】
技术研发人员：张超，朱锦新，朱澳，许艳秋，徐森，阴飞帆，邵俊，杨胡健，刘天赐，刘述凯，
申请(专利权)人：盐城工学院，
类型：发明
国别省市：
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