基于历史功率数据的光伏组件功率灰度预测算法制造技术

本发明专利技术公开了基于历史功率数据的光伏组件功率灰度预测算法，依次包括以下步骤：步骤一、在光伏电站选取一组或多组光伏组件阵列作为监测组；步骤二、在监测组的光伏组件阵列处设置监测子系统采集发电量数据和积灰数据；步骤三、根据发电量数据和积灰数据建立函数模型，得出发电功率数据与积灰数据的函数关系；步骤三、通过监测子系统监测发电量数据和积灰数据一段时间并采集数据；步骤四、建立积灰数据与功率数据的关系对比数据库；步骤五、通过对比数据库查阅分析功率数据与当前得出的功率数据比较，得出当前光伏组件阵列的功率数据对应的积灰数据。便于管理人员功率数据得出积灰数据，避免光伏组件表面的灰尘对发电效率的影响。

A power gray prediction algorithm for photovoltaic components based on historical power data

【技术实现步骤摘要】
基于历史功率数据的光伏组件功率灰度预测算法
本专利技术涉及光伏组件，具体涉及基于历史功率数据的光伏组件功率灰度预测算法。
技术介绍
太阳能光伏并网发电系统通过把太阳能转化为电能，不经过蓄电池储能，直接通过并网逆变器，把电能送上电网。太阳能并网发电代表了太阳能电源的发展方向，是21世纪最具吸引力的能源利用技术。与离网太阳能发电系统相比，并网发电系统具有以下优点:利用清洁干净，可再生的自然能源太阳能发电，不耗用不可再生的，资源有限的含碳化石能源，使用中无室气体和污染物排放，与生态环境和谐，符合经济社会可持续发展战略。所发电能馈入电网，以电网为储能装置，省掉蓄电池，比独立太阳能光伏系统的建设投资可减少达25％-45％，从而使发电成本大为降低。省掉蓄电池并可提高系统的平均无故障时间和蓄电池的二次污染。光伏电池组件与建筑物完美结合，既可发电又能作为建筑材料和装饰材料，使物质资源充分利用发挥多种功能，不但有利于降低建设费用，并且还使建筑物科技含量提高，增加卖点。分布式建设，就近就地分散发供电，进入和退出电网灵活，既有利于增强电力系统抵御战争和灾害的能力，又有利于改善电力系统的负荷平衡，并可降低线路损耗。可起调峰作用。联网太阳能光伏系统是世界各发达国家在光伏应用领域竞相发展的热点和重点，是世界太阳能光伏发电的主流发展趋势，市场巨大，前景广阔。太阳能电池发电系统是利用光生伏打效应原理制成的，它是将太阳辐射能量直接转换成电能的发电系统。它主要由太阳能电池方阵和并网逆变器两部分组成。白天有日照时，太阳能电池方阵发出的电经过并网逆变器将电能直接输送到交流电网上，或将太阳能所发出的电经过并网逆变器直接为交流负载供电。现有技术中，存在光伏电站的光伏组件阵列在使用的过程中灰尘的多少直接影响光伏组件的发电功率的问题。
技术实现思路
本专利技术解决了现有技术存在的光伏电站的光伏组件阵列在使用的过程中灰尘的多少直接影响光伏组件的发电功率的问题，提供基于历史功率数据的光伏组件功率灰度预测算法，其应用时能够通过光伏组件阵列当前的发电功率判断光伏组件阵列的积灰程度，便于管理人员通过光伏组件阵列的发电功率情况合理安排光伏组件的清洗，便于提高光伏组件阵列的发电功率。本专利技术通过下述技术方案实现：基于历史功率数据的光伏组件功率灰度预测算法，依次包括以下步骤：步骤一、在光伏电站选取一组或多组光伏组件阵列作为监测组；步骤二、在监测组的光伏组件阵列处设置监测子系统，监测子系统采集监测组的光伏组件阵列的发电量数据和光伏组件阵列的积灰数据；步骤三、根据光伏组件阵列的发电量数据和光伏组件阵列的积灰数据建立函数模型，得出光伏组件的功率数据与光伏组件阵列的积灰数据的函数关系；步骤三、通过监测子系统监测光伏组件阵列的发电量数据和光伏组件阵列的积灰数据一段时间并采集数据；步骤四、建立光伏组件阵列的积灰数据与光伏组件的功率数据的关系对比数据库；步骤五、通过对比数据库查阅分析光伏组件阵列的功率数据与当前得出的光伏组件的功率数据比较，得出当前光伏组件阵列的功率数据对应的积灰数据。本专利技术通过采集光伏组件阵列的发电量数据和光伏组件阵列的积灰数据，建立函数模型得出光伏组件的发电功率与发电量数据和积灰数据的关系，通过监测子系统实时采集一段时间内光伏组件的发电量数据和积灰数据，通过多组发电量数据和多组积灰数据得出对应的多组发电功率数据，建立发电功率数据与积灰数据的对比数据库，通过监测子系统得出当前的发电功率数据与对比数据库进行查阅比较得出当前发电功率对应的光伏组件阵列的积灰数据，便于管理人员通过光伏组件阵列的发电功率数据得出积灰数据，便于合理安排光伏组件阵列的清洗，避免光伏组件表面的灰尘对发电效率的影响，提高光伏组件的发电效率。进一步的，基于历史功率数据的光伏组件功率灰度预测算法，所述积灰数据包括软性阴影数据、硬性阴影数据；所述软性阴影数据通过对光伏组件阵列的积灰数据在一定时间的积灰数据变化量得出，所述硬性阴影数据通过最大值的积灰数据减去积灰数据变化量得到。通过去掉软性阴影数据在整个光伏组件阵列积灰数据的占比，得出积灰数据中实际的硬性阴影，与就是附着在光伏组件阵列表面的灰尘数据，便于更加精确的判断光伏组件阵列的发电功率数据与积灰数据的关系。进一步的，基于历史功率数据的光伏组件功率灰度预测算法，所述监测子系统包括太阳能辐射光谱仪、温湿度传感器、阴影面积监测系统，所述辐射光谱仪用于采集太阳光的辐照强度，所述温湿度传感器用于采集光伏电站环境的温湿度，所述阴影面积监测系统用于采集光伏组件的积灰数据的阴影面积。通过采集光伏电站的辐照强度和环境的温湿度数据准确的判断光伏组件阵列的发电功率数据，同时通过阴影面积监测系统采集光伏组件阵列的阴影覆盖面积，便于计算灰尘在光伏组件阵列表面的密度。本专利技术与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：1、本专利技术基于历史功率数据的光伏组件功率灰度预测算法，通过监测子系统得出当前的发电功率数据与对比数据库进行查阅比较得出当前发电功率对应的光伏组件阵列的积灰数据，便于管理人员通过光伏组件阵列的发电功率数据得出积灰数据，便于合理安排光伏组件阵列的清洗，避免光伏组件表面的灰尘对发电效率的影响，提高光伏组件的发电效率。2、本专利技术基于历史功率数据的光伏组件功率灰度预测算法，通过去掉软性阴影数据在整个光伏组件阵列积灰数据的占比，得出积灰数据中实际的硬性阴影，与就是附着在光伏组件阵列表面的灰尘数据，便于更加精确的判断光伏组件阵列的发电功率数据与积灰数据的关系。3、本专利技术基于历史功率数据的光伏组件功率灰度预测算法，通过采集光伏电站的辐照强度和环境的温湿度数据准确的判断光伏组件阵列的发电功率数据，同时通过阴影面积监测系统采集光伏组件阵列的阴影覆盖面积，便于计算灰尘在光伏组件阵列表面的密度。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例，对本专利技术作进一步的详细说明，本专利技术的示意性实施方式及其说明仅用于解释本专利技术，并不作为对本专利技术的限定。实施例基于历史功率数据的光伏组件功率灰度预测算法，依次包括以下步骤：步骤一、在光伏电站选取一组或多组光伏组件阵列作为监测组；步骤二、在监测组的光伏组件阵列处设置监测子系统，监测子系统采集监测组的光伏组件阵列的发电量数据和光伏组件阵列的积灰数据；步骤三、根据光伏组件阵列的发电量数据和光伏组件阵列的积灰数据建立函数模型，得出光伏组件的功率数据与光伏组件阵列的积灰数据的函数关系；步骤三、通过监测子系统监测光伏组件阵列的发电量数据和光伏组件阵列的积灰数据一段时间并采集数据；步骤四、建立光伏组件阵列的积灰数据与光伏组件的功率数据的关系对比数据库；步骤五、通过对比数据库查阅分析光伏组件阵列的功率数据与当前得出的光伏组件的功率数据比较，得出当前光伏组件阵列的功率数据对应的积灰数据。所述积灰数据包括软性阴影数据、硬性阴影数据；所述软性阴影数据通过对光伏组件阵列的积灰数据在一定时间的积灰数据变化量得出，所述硬性阴影数据通过最大值的积灰数据减去积灰数据变化量得到。所述监测子系统包括太阳能辐射光谱仪、温湿度传感器、阴影面积监测系统，所述辐射光谱仪用于采集太阳光的辐照强度，所述温湿度传感器用于采集光伏电站环境的温湿度，所述阴影面积监测系统用于采集光伏组本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于历史功率数据的光伏组件功率灰度预测算法，其特征在于，依次包括以下步骤：步骤一、在光伏电站选取一组或多组光伏组件阵列作为监测组；步骤二、在监测组的光伏组件阵列处设置监测子系统，监测子系统采集监测组的光伏组件阵列的发电量数据和光伏组件阵列的积灰数据；步骤三、根据光伏组件阵列的发电量数据和光伏组件阵列的积灰数据建立函数模型，得出光伏组件的功率数据与光伏组件阵列的积灰数据的函数关系；步骤三、通过监测子系统监测光伏组件阵列的发电量数据和光伏组件阵列的积灰数据一段时间并采集数据；步骤四、建立光伏组件阵列的积灰数据与光伏组件的功率数据的关系对比数据库；步骤五、通过对比数据库查阅分析光伏组件阵列的功率数据与当前得出的光伏组件的功率数据比较，得出当前光伏组件阵列的功率数据对应的积灰数据。

【技术特征摘要】
1.基于历史功率数据的光伏组件功率灰度预测算法，其特征在于，依次包括以下步骤：步骤一、在光伏电站选取一组或多组光伏组件阵列作为监测组；步骤二、在监测组的光伏组件阵列处设置监测子系统，监测子系统采集监测组的光伏组件阵列的发电量数据和光伏组件阵列的积灰数据；步骤三、根据光伏组件阵列的发电量数据和光伏组件阵列的积灰数据建立函数模型，得出光伏组件的功率数据与光伏组件阵列的积灰数据的函数关系；步骤三、通过监测子系统监测光伏组件阵列的发电量数据和光伏组件阵列的积灰数据一段时间并采集数据；步骤四、建立光伏组件阵列的积灰数据与光伏组件的功率数据的关系对比数据库；步骤五、通过对比数据库查阅分析光伏组件阵列的功率数据与当前得出的光...

【专利技术属性】
技术研发人员：张博，丛伟伦，黄帅，
申请(专利权)人：成都亿伏科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51