一种多源信息光伏地图生成方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及遥感技术领域，具体提供了一种多源信息光伏地图生成方法，利用遥感数据多波段之间的相关性，结合光伏能源管理平台实际运营数据，基于遥感影像俯视图设计光伏设施识别模型和光伏设施铺设推荐模型，通过查询来自互联网图像的光伏铺设相关数据，利用图像文字光伏分析识别模型获取其中的光伏铺设查询分析结果；综合多方数据进行目标识别和相互交叉验证，基于遥感影像地图附加实时运行数据及光伏铺设推荐来构建光伏地图，形成更加精确的光伏系统运营和规划。与现有技术相比，本发明专利技术利用光伏能源管理平台来构建光伏地图，形成更加精细的光伏系统运营，提升平台运行效率。提升平台运行效率。提升平台运行效率。

【技术实现步骤摘要】
一种多源信息光伏地图生成方法及装置


[0001]本专利技术涉及遥感
，具体提供一种多源信息光伏地图生成方法及装置。

技术介绍

[0002]随着深度学习技术的快速发展，以及互联网和云计算时代海量数据和高效计算能力的支撑，以CNN卷积神经网络为代表的深度学习技术，通过训练构建得到类似人脑结构的大规模神经网络，在计算机视觉、语音识别、自然语言理解等领域取得了突破性进展，正在给整个社会带来颠覆性的变化。
[0003]近年来，遥感技术应用更加广泛，卫星拍摄得到的多光谱图像和全色图像，通过图像融合形成更高空间分辨率和光谱分辨率的遥感影像，在获取基础地理数据、资源信息和应急灾害数据方面，比其它技术手段更有优势，在国民经济和军事领域获得广泛的应用。
[0004]在全球范围内大规模开发利用传统化石能源导致环境污染、气候变化等问题日益突出，太阳能是未来最清洁、安全和可靠的能源，其开发利用已经作为能源革命的主要内容来长期规划。光伏(Photovoltaic)是太阳能光伏发电系统(Solar power system)的简称，是一种新型发电系统，其利用太阳电池半导体材料的光伏效应，将太阳光辐射能直接转换为电能。光伏其分布性、规模相对较小、电力输出不确定性和随机性等特点，导致其可控性显著降，需要对光伏进行更加精细的管理和布局，同时还要综合考虑光伏的安全性以及光污染等其他因素，对于光伏的运营管理提出了更高的要求，借助遥感技术构建光伏地图实现光伏的合理规划和精准管理成为研究的热点，通过展示屋顶日照及阴影状态、光伏资源及开发方式选择等信息,为开发承包商提供引导服务的同时，实现光伏设施基于位置和地图的统一精准管理。
[0005]在这种情况下，如何有效融合大数据、遥感技术、深度学习等技术，生成光伏地图，为光伏合理规划和精准管理提供支撑成为亟需解决的问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术是针对上述现有技术的不足，提供一种实用性强的多源信息光伏地图生成方法
[0007]本专利技术进一步的技术任务是提供一种设计合理，安全适用的多源信息光伏地图生成装置。
[0008]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0009]一种多源信息光伏地图生成方法，利用遥感数据多波段之间的相关性，结合光伏能源管理平台实际运营数据，基于遥感影像俯视图设计光伏设施识别模型和光伏设施铺设推荐模型，通过查询来自互联网图像的光伏铺设相关数据，利用图像文字光伏分析识别模型获取其中的光伏铺设查询分析结果；
[0010]综合多方数据进行目标识别和相互交叉验证，基于遥感影像地图附加实时运行数据及光伏铺设推荐来构建光伏地图，形成更加精确的光伏系统运营和规划。
[0011]进一步的，所述遥感影像是通过卫星拍摄得到的多光谱图像和全色图像经过图像融合生成影像图片；所述光伏能源管理平台部署在云数据中心，提供光伏设施数据采集，所述云数据中心满足光伏能源管理平台运行所需的资源要求；
[0012]所述光伏设施识别模型RS
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PVI
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Det核心是CNN卷积神经网络的目标检测模型，通过输入遥感影像做目标检测，识别光伏设施目标区域；
[0013]光伏设施铺设推荐模型RS
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PVI
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Pred核心是基于CNN卷积神经网络的目标检测模型，基于遥感影像，输出适合光伏铺设的区域及适合铺设光伏设施的程度；
[0014]所述图像文字光伏分析识别IMG
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PVI
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Det核心是基于文本识别及图像识别并进行综合分析的网络模型，提取其中的语义数据，结合图像识别结果进行综合分析识别，得到光伏铺设查询分析结果；
[0015]进行交叉验证得到交叉验证模型，所述交叉验证模型Cross
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Check基于来自所述的光伏设施识别模型RS
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PVI
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Det和所述的图像文字光伏分析识别模型IMG
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PVI
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Det基于同一坐标位置区域的输出结果，采用预设规则与神经网络结合的方式来进行判断形成的判定结果；
[0016]光伏地图生成模块PVI
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Map
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Gen是在遥感影像地图之上，基于识别结果以及基于光伏能源管理平台管理的实际光伏设施的数据，附加光伏设施实时采集数据及发电量等运行数据来构建光伏地图，并且提供光伏铺设区域的推荐建议，显示预期收益及发电量等规划预测数据。
[0017]进一步的，用于光伏设施识别模型的训练包括：
[0018]S101、收集遥感影像数据并进行光伏设施标注；
[0019]S102、基于目标检测模型设计光伏设施识别模型RS
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PVI
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Det；
[0020]S103、根据光伏设施识别模型RS
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PVI
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Det输入尺寸，对遥感影像数据进行图像切割；
[0021]S104、对光伏设施识别模型RS
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PVI
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Det进行训练，形成光伏设施识别模型RS
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PVI
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Det。
[0022]进一步的，光伏设施铺设推荐模型的训练，包括：
[0023]光伏设施铺设推荐模型的训练，包括：
[0024]S201、收集光伏能源管理平台提供的实际规划运营的光伏设施相关数据；
[0025]S202、将光伏能源管理平台提供的实际运营的光伏设施铺设前的遥感影像基于实际铺设情况进行标注；
[0026]S203、将所述光伏能源管理平台提供的规划建设的光伏设施区域在遥感影像上进行数据标注；
[0027]S204、设计所述的光伏设施铺设推荐模型RS
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PVI
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Pred；
[0028]S205、根据光伏设施铺设推荐模型RS
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PVI
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Pred输入尺寸，对遥感影像数据进行图像切割；
[0029]S206、对光伏设施铺设推荐模型RS
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PVI
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Pred进行训练，形成光伏设施铺设推荐模型RS
‑
PVI
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Pred。
[0030]进一步的，图像文字光伏分析识别模型的训练，包括：
[0031]S301、通过互联网光伏信息查询模块IE
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PVI
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Search，收集数字媒体上带有坐标位
置数据的相关数据；
[0032]S302、对收集数据进行清洗过滤分组，并进行数据标注；
[0033]S303、设计所述的图像文字光伏分析识别模型IMG
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PVI
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Det；
[0034]S304、以标注的关键字数据作为输入，对模型进行联合训练，形成图像文字光伏分析识别模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多源信息光伏地图生成方法，其特征在于，利用遥感数据多波段之间的相关性，结合光伏能源管理平台实际运营数据，基于遥感影像俯视图设计光伏设施识别模型和光伏设施铺设推荐模型，通过查询来自互联网图像的光伏铺设相关数据，利用图像文字光伏分析识别模型获取其中的光伏铺设查询分析结果；综合多方数据进行目标识别和相互交叉验证，基于遥感影像地图附加实时运行数据及光伏铺设推荐来构建光伏地图，形成更加精确的光伏系统运营和规划。2.根据权利要求1所述的一种多源信息光伏地图生成方法，其特征在于，所述遥感影像是通过卫星拍摄得到的多光谱图像和全色图像经过图像融合生成影像图片；所述光伏能源管理平台部署在云数据中心，提供光伏设施数据采集，所述云数据中心满足光伏能源管理平台运行所需的资源要求；所述光伏设施识别模型RS
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PVI
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Det核心是CNN卷积神经网络的目标检测模型，通过输入遥感影像做目标检测，识别光伏设施目标区域；光伏设施铺设推荐模型RS
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PVI
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Pred核心是基于CNN卷积神经网络的目标检测模型，基于遥感影像，输出适合光伏铺设的区域及适合铺设光伏设施的程度；所述图像文字光伏分析识别IMG
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PVI
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Det核心是基于文本识别及图像识别并进行综合分析的网络模型，提取其中的语义数据，结合图像识别结果进行综合分析识别，得到光伏铺设查询分析结果；进行交叉验证得到交叉验证模型，所述交叉验证模型Cross
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Check基于来自所述的光伏设施识别模型RS
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PVI
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Det和所述的图像文字光伏分析识别模型IMG
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PVI
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Det基于同一坐标位置区域的输出结果，采用预设规则与神经网络结合的方式来进行判断形成的判定结果；光伏地图生成模块PVI
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Map
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Gen是在遥感影像地图之上，基于识别结果以及基于光伏能源管理平台管理的实际光伏设施的数据，附加光伏设施实时采集数据及发电量等运行数据来构建光伏地图，并且提供光伏铺设区域的推荐建议，显示预期收益及发电量等规划预测数据。3.根据权利要求2所述的一种多源信息光伏地图生成方法，其特征在于，用于光伏设施识别模型的训练包括：S101、收集遥感影像数据并进行光伏设施标注；S102、基于目标检测模型设计光伏设施识别模型RS
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PVI
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Det；S103、根据光伏设施识别模型RS
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PVI
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Det输入尺寸，对遥感影像数据进行图像切割；S104、对光伏设施识别模型RS
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Det进行训练，形成光伏设施识别模型RS
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PVI
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Det。4.根据权利要求3所述的一种多源信息光伏地图生成方法，其特征在于，光伏设施铺设推荐模型的训练，包括：S201、收集光伏能源管理平台提供的实际规划运营的光伏设施相关数据；S202、将光伏能源管理平台提供的实际运营的光伏设施铺设前的遥感影像基于实际铺设情况进行标注；S203、将所述光伏能源管理平台提供的规划建设的光伏设施区域在遥感影像上进行数据标注；S204、设计所述的光伏设施铺设推荐模型RS
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PVI
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Pred；
S205、根据光伏设施铺设推荐模型RS
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PVI
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Pred输入尺寸，对遥感影像数据进行图像切割；S206、对光伏设施铺设推荐模型RS
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PVI
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Pred进行训练，形成光伏设施铺设推荐模型RS
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PVI
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Pred。5.根据权利要求4所述的一种多源信息光伏地图生成方法，其特征在于，图像文字光伏分析识别模型的训练，包括：S301、通过互联网光伏信息查询模块IE
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【专利技术属性】
技术研发人员：孙善宝，
申请(专利权)人：山东浪潮科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：