一种基于神经网络模型的光伏组件清洗决策方法及系统与流程

本发明涉及光伏组件，具体为一种基于神经网络模型的光伏组件清洗决策方法及系统。

背景技术：

1、光伏组件(也叫太阳能电池板)是太阳能发电系统中的核心部分，也是太阳能发电系统中最重要的部分，是由光伏组件片或者由激光切割机或是钢线切割机，切割开的不同规格的光伏组件的组合。

2、而光伏组件的清洗对于确保其高效发电起到至关重要的作用，然而传统的光伏组件的清洗方法通常基于固定的时间间隔进行，忽视了光伏组件清洗需求的个体差异和环境变化。这种方法往往容易导致不必要的清洗或者延迟清洗，造成浪费资源并降低发电效率的情况。因此，需要一种能够根据实际清洗需求进行预测的方法，以提高清洗效率并降低成本。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于神经网络模型的光伏组件清洗决策方法及系统，目的是解决上述问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于神经网络模型的光伏组件清洗决策系统，包括：

4、传感器，用于实时监测光伏组件的性能数据和环境指标；

5、数据处理模块，接收传感器采集的数据，并进行预处理；

6、神经网络模型，基于训练数据进行清洗时间的预测；

7、清洗时间决策模块，利用神经网络模型和实时监测数据进行清洗时间决策。

8、优选的，所述传感器包括光照强度传感器、温度传感器和湿度传感器。

9、优选的，所述数据处理模块包括数据清洗模块、去噪模块和特征提取模块。

10、优选的，所述神经网络模型采用多层感知机网络结构。

11、优选的，所述神经网络模型采用卷积神经网络网络结构。

12、一种基于神经网络模型的光伏组件清洗决策方法，该方法包括以下步骤：

13、步骤一：收集光伏组件的性能数据和环境指标；

14、步骤二：对收集到的数据进行预处理，包括清洗、去噪和特征提取；

15、步骤三：将预处理后的数据划分为训练集和测试集；

16、步骤四：设计基于神经网络算法的网络架构；

17、步骤五：使用训练集对神经网络模型进行训练；

18、步骤六：使用测试集评估训练好的模型的性能；

19、步骤七：结合实时监测数据，利用训练好的神经网络模型预测光伏组件的清洗时间。

20、优选的，所述神经网络模型采用多层感知机网络结构。

21、优选的，所述神经网络模型采用卷积神经网络网络结构。

22、与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：

23、本发明提供的一种基于神经网络模型的光伏组件清洗决策方法及系统，通过收集光伏组件的性能数据和环境指标，并结合历史清洗数据，可以建立清洗需求模型，这个模型基于历史数据的分析和模式识别，能够精确预测光伏组件何时需要清洗，利用历史数据，可以确定光伏组件的清洗频率和最佳时机，从而提高清洗效率，并避免过度或不足的清洗操作。

技术特征：

1.一种基于神经网络模型的光伏组件清洗决策系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络模型的光伏组件清洗决策系统，其特征在于，所述传感器包括光照强度传感器、温度传感器和湿度传感器。

3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络模型的光伏组件清洗决策系统，其特征在于，所述数据处理模块包括数据清洗模块、去噪模块和特征提取模块。

4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络模型的光伏组件清洗决策系统，其特征在于，所述神经网络模型采用多层感知机网络结构。

5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络模型的光伏组件清洗决策系统，其特征在于，所述神经网络模型采用卷积神经网络网络结构。

6.一种基于神经网络模型的光伏组件清洗决策方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

7.根据权利要求6所述的一种基于神经网络模型的光伏组件清洗决策方法，其特征在于，所述神经网络模型采用多层感知机网络结构。

8.根据权利要求6所述的一种基于神经网络模型的光伏组件清洗决策方法，其特征在于，所述神经网络模型采用卷积神经网络网络结构。

技术总结
本发明公开了一种基于神经网络模型的光伏组件清洗决策方法及系统，该方法包括：收集光伏组件的性能数据和环境指标；对收集到的数据进行预处理；将预处理后的数据划分为训练集和测试集；设计基于神经网络算法的网络架构；使用训练集对神经网络模型进行训练；使用测试集评估训练好的模型的性能。本发明提供的一种基于神经网络模型的光伏组件清洗决策方法及系统，通过收集光伏组件的性能数据和环境指标，并结合历史清洗数据，可以建立清洗需求模型，这个模型基于历史数据的分析和模式识别，能够精确预测光伏组件何时需要清洗，利用历史数据，可以确定光伏组件的清洗频率和最佳时机，从而提高清洗效率，并避免过度或不足的清洗操作。

技术研发人员：王钢,刘林,郑诚,贾春宇,刘波,于良
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：
技术公布日：2024/1/14