沙尘暴天气检测方法技术

本发明专利技术涉及光伏技术领域，公开了沙尘暴天气检测方法

【技术实现步骤摘要】
沙尘暴天气检测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及光伏
，尤其涉及一种沙尘暴天气检测方法
、
装置
、
设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]大型光伏电站很多都位于沙漠戈壁，很容易受到沙尘影响发电量，需要定期清扫
。
但是决定何时清扫，让损失的发电量最小化，从而使收益最大化一直是个难题
。
特别对于常见的沙尘暴天气，如果不能在沙尘暴结束后及时清扫，会损失较多的发电量
。
[0003]现有方案，主要是依赖天气预报数据，对于沙尘暴结束时间估算不够准确
。
而对于小型分布式光伏电站，天气预报数据接入成本较高，发电量提升收益难以覆盖成本
。
只能采用人工观察的方式方法，由于电站大多在荒无人烟的沙漠戈壁，分布范围广阔，需要人工持续关注，不仅费时费力，且实时性不佳
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种沙尘暴天气检测方法
、
装置
、
设备及存储介质，用于确定沙尘暴天气的结束时间，降低了因沙尘清洁不及时导致遮挡引起的发电量损失，提升了电站发电量，降低了检测成本，提高了检测的实时性
。
[0005]本专利技术实施例的第一方面提供一种沙尘暴天气检测方法，包括：获取光伏场站的多个环境图像，所述环境图像包括光伏场站的沙尘暴天气图像；通过预置的沙尘暴识别模型对所述多个环境图像进行识别，得到天气标签序列，所述天气标签序列中包括沙尘暴天气标签和非沙尘暴天气标签；当所述天气标签序列满足预置条件时，确定沙尘暴天气的结束时间
。
[0006]本专利技术实施例的第二方面提供了一种沙尘暴天气检测装置，包括：图像获取模块，用于获取光伏场站的多个环境图像，所述环境图像包括光伏场站的沙尘暴天气图像；识别模块，用于通过预置的沙尘暴识别模型对所述多个环境图像进行识别，得到天气标签序列，所述天气标签序列中包括沙尘暴天气标签和非沙尘暴天气标签；确定模块，用于当所述天气标签序列满足预置条件时，确定沙尘暴天气的结束时间
。
[0007]本专利技术实施例的第三方面提供了一种沙尘暴天气检测设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述沙尘暴天气检测设备执行上述第一方面的沙尘暴天气检测方法
。
[0008]本专利技术的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的沙尘暴天气检测方法
。
[0009]本专利技术实施例提供的技术方案中，获取光伏场站的多个环境图像，环境图像包括光伏场站的沙尘暴天气图像；通过预置的沙尘暴识别模型对多个环境图像进行识别，得到天气标签序列，天气标签序列中包括沙尘暴天气标签和非沙尘暴天气标签；当天气标签序列满足预置条件时，确定沙尘暴天气的结束时间
。
本专利技术实施例，根据环境图像识别沙尘暴
天气，并准确判断沙尘暴天气的结束时间，从而确定准确的清洁时间，降低了因沙尘清洁不及时导致遮挡引起的发电量损失，提升了电站发电量，降低了检测成本，提高了检测的实时性
。
附图说明
[0010]图1为本专利技术实施例中沙尘暴天气检测方法的一个实施例示意图；
[0011]图2为本专利技术实施例中沙尘暴天气检测方法的另一个实施例示意图；
[0012]图3为本专利技术实施例中沙尘暴天气检测装置的一个示意图；
[0013]图4为本专利技术实施例中沙尘暴天气检测设备的一个示意图
。
具体实施方式
[0014]本专利技术提供了一种沙尘暴天气检测方法
、
装置
、
设备及存储介质，用于根据环境图像确定沙尘暴天气的结束时间，降低了因沙尘清洁不及时导致遮挡引起的发电量损失，提升了电站发电量，降低了检测成本，提高了检测的实时性
。
[0015]本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等
(
如果存在
)
是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序
。
应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例，例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施
。
此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程
、
方法
、
系统
、
产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程
、
方法
、
产品或设备固有的其它步骤或单元
。
[0016]请参阅图1，本专利技术实施例提供的沙尘暴天气检测方法的一个流程图，具体包括：
[0017]101、
获取光伏场站的多个环境图像，环境图像包括光伏场站的沙尘暴天气图像
。
[0018]需要说明的是，本申请实施例应用于光伏电站清洗时机决策系统，光伏电站清洗时机决策系统中包括图像采集装置
、
光伏组件
、
智能清洁系统
、
逆变器和沙尘暴天气检测装置，其中，沙尘暴天气检测装置为本申请实施例的执行主体，沙尘暴天气检测装置与图像采集装置
、
智能清洁系统通信连接，光伏组件通过逆变器与电网连接，沙尘暴天气检测装置通过图像采集装置获取光伏电站的环境图像，然后基于获取到的环境图像进行沙尘暴天气检测，最后将生成的沙尘暴天气的结束时间发送至智能清洁系统，以使得智能清洁系统根据接收到的沙尘暴天气的结束时间，结合光伏电站的当前时间
、
光照情况
、
天气预报进行综合决策，决定是否进行清洁
。
例如，若天气预报显示即将下大雨，那么即使光伏组件上因为沙尘导致损失发电量比例很高，也可能不进行清扫，具体视下雨时间而定，具体此处不做限定
。
[0019]102、
通过预置的沙尘暴识别模型对多个环境图像进行识别，得到天气标签序列，天气标签序列中包括沙尘暴天气标签和非沙尘暴天气标签
。
[0020]需要说明的是，环境图像需要进行预处理，转换为尺寸大小统一且具有标准形态的图像，将转换后的图像转换确定为需要进行识别的环境图像
。
天气标签序列中至少包括沙尘暴天气标签和非沙尘暴天气标签，其中，非沙尘暴天气标签可以拆分为晴天天气标签和其他标签
。
[0021]103、
当天气标签序列满足预置条件时，确定沙尘暴天气的结束时间
。
[0022]当天气标签序列满足预置条件时，确定沙尘暴天气的结束时间
。
不同的预置条件对应的结束时间相同，例如，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种沙尘暴天气检测方法，其特征在于，包括：获取光伏场站的多个环境图像，所述环境图像包括光伏场站的沙尘暴天气图像；通过预置的沙尘暴识别模型对所述多个环境图像进行识别，得到天气标签序列，所述天气标签序列中包括沙尘暴天气标签和非沙尘暴天气标签；当所述天气标签序列满足预置条件时，确定沙尘暴天气的结束时间
。2.
根据权利要求1所述的沙尘暴天气检测方法，其特征在于，在所述获取光伏场站的多个环境图像之前，还包括：获取样本图像集，所述样本图像集包括沙尘暴天气的环境图像和非沙尘暴天气的环境图像；对所述样本图像集中的各个环境图像进行标签标注，生成已标注图像集，所述已标注图像集中的各个已标注图像对应标注有沙尘暴标签或非沙尘暴标签；根据所述已标注图像集对初始神经网络模型进行训练；将训练好的神经网络模型确定为沙尘暴识别模型
。3.
根据权利要求2所述的沙尘暴天气检测方法，其特征在于，所述根据所述已标注图像集对初始神经网络模型进行训练，包括：对所述已标注图像集中各个已标注图像进行预处理，得到预处理图像集；对所述预处理图像集中每个预处理图像进行数据增强处理，得到增强图像集；对所述增强图像集对应的天气标签进行软化，得到软化后的天气标签，所述软化后的天气标签包括天气类型和对应的概率；设置所述初始神经网络模型对应的优化器和损失函数；确定初始神经网络模型的主干模型，并在所述主干模型的融合层增加坐标注意力机制，所述坐标注意力机制用于沿两个空间方向对通道注意力进行编码；将所述增强图像集确定为所述初始神经网络模型的输入；将所述软化后的天气标签及对应概率确定为所述初始神经网络模型的输出；通过预置的目标采样权重对所述初始神经网络模型进行训练
。4.
根据权利要求3所述的沙尘暴天气检测方法，其特征在于，在所述通过预置的目标采样权重对所述初始神经网络模型进行训练之前，在所述对所述预处理图像集中每个预处理图像进行数据增强处理，得到增强图像集之后，还包括：将所述增强图像集中各个增强图像按照预设的多个天气标签进行非等比例随机采样，得到多类采样结果，其中，一类采样结果对应一个天气标签；通过预置的损失函数确定每类采样结果对应的类别采样权重；对所述多类采样结果进行测试并统计，得到每类采样结果对应的样本损失大小；根据所述每类采样结果对应的样本损失大小确定每类采样结果对应的损失的采样权重；根据每类采样结果对应的损失的采样权重以及所述每类采样结果对应的类别采样权重确定每种天气标签对应的目标采样权重
。5.
根据权利要求3所述的沙尘暴天气检测方法，其特征在于，所述对所述预处理图像集中每个预处理图像进行数据增强处理，得到增强图像集，包括：将所述预处理图像集中每个预处理图像缩放至预设的第一分辨率，得到每个预处理图
像对应的初始图像；将所述每个预处理图像对应的初始图像分别旋转第一角度
、
第二角度和第三角度，得到每个预处理图像对应的第一图像
、
第二图像和第三图像；对所述第一图像
、
所述第二图...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏正佳，罗美林，
申请(专利权)人：阳光电源股份有限公司，
类型：发明
国别省市：