【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏电站清洁，具体涉及一种光伏电站清洁智能管理系统。
技术介绍
1、近年来，光伏能源逐渐成为能源转型中的主角，光伏产业发展势头强劲。然而，一座光伏电站建设仅需半年，运营周期却长达25年。其运营周期内，光伏发电的效率很大程度上取决于电池板的洁净程度。清洗后的光伏面板发电效率可提高20％-30％，但由于自然因素、空气污染、人为因素等影响，导致户外光伏组件逐渐被“污染物”覆盖，发电效率降低。为了提升光伏电站全生命周期内的发电量水平，户外光伏组件亟需周期性“大清洗”；
2、目前，针对光伏电站的光伏板面清洁，借助于光伏清洁机器人，它的内部预存有特殊的计算算法，可以计算出最短又最高效的路线，确保在光伏清洁机器人的续航里程段内对光伏电站内所有需要清洁的光伏板面进行清洁，针对清理大量光伏板的需求，采取的是多台光伏清洁机器人进行同时处理，现有的对于光伏清洁机器人的数量选定，在考虑到光伏电站配备的光伏清洁机器人的数量下，同样是基于最短又最高效的路线，尽可能多的分配光伏清洁机器人，这样的分配是不合理的，没有考虑到光伏电站的优越光照条件和光伏清洁机器人自身的光电转换能力，将会导致光伏电站的清洁资源不合理利用，且基于这样的路径选定，没有将光伏清洁机器人的光电转换能力和自身清洁耗费时长进行合理协同，从而导致在没有考虑到光伏清洁机器人的光电转换能力下基于光伏清洁机器人的续航里程段计算清洁路径是不合理的，造成光伏清洁机器人的利用效率不高，进而影响光伏板的清洁效率；
3、为了解决上述问题，本专利技术提出了一种解决方案。>
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种光伏电站清洁智能管理系统，目的是为了解决现有技术中基于光伏电站清理使用的光伏清洁机器人的数量分配不合理，没有考虑到光伏电站的优越光照条件和光伏清洁机器人自身的光电转换能力，且基于这样的路径选定，没有将光伏清洁机器人的光电转换能力和自身清洁耗费时长进行合理协同，从而导致在没有考虑到光伏清洁机器人的光电转换能力下基于光伏清洁机器人的续航里程段计算清洁路径是不合理的，造成光伏清洁机器人的利用效率不高，进而影响光伏板的清洁效率的问题。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、一种光伏电站清洁智能管理系统，包括：
4、巡检采集模块，所述巡检采集模块，每隔一个巡检采集周期对光伏电站内所有光伏板板面的图像数据进行采集并依据其生成该巡检采集周期的板面图像数据，所述光伏板板面的图像数据中包含该光伏板的序列号，所述光伏板的序列号是标识光伏板唯一身份的一串数据或字母组合；
5、异物识别模块，用以对光伏板板面图像数据进行异物识别，所述异物识别模块中存储有光伏板异物识别模型，所述异物识别模块接收到传输的该巡检采集周期的板面图像数据后将其输入到光伏板异物识别模型中进行异物识别获取该巡检周期的板面识别数据，所述该巡检周期的板面识别数据中包含所有该巡检周期光伏电站内所有光伏板板面存在异物的光伏板的序列号、所有光伏板板面存在异物的光伏板板面异物标注图像数据以及其对应的异物类型，所述光伏板板面异物标注图像数据中存在于光伏板板面上的异物用红圈进行了标注；
6、所述异物识别模块中存储有所有异物类型对应的预设基础清洁时间，所述异物识别模块依据其内存储的所有异物类型对应的预设基础清洁时间和该巡检周期的板面识别数据中携带的每个光伏板板面异物标注图像数据中的每个异物类型对应的红圈数量计算获取该巡检周期的预测清洁时长a1；
7、光照预测模块，用于对光伏电站的光照强度和光照时间进行预测，所述光照预测模块中存储有光照预测模型，所述光照预测模块实时采集光伏电站位置的气象数据并将其输入到光照预测模型中得到未来a1时间内光伏电站的光照预测数据，所述未来a1时间内光伏电站的光照预测数据包括在这a1时间内的有效光照时间和平均光照强度；
8、所述清洁管理模块，用于对光伏电站的光伏板板面清洁进行调度管理，所述清洁管理模块包括调度分配单元和路径生成选择单元；
9、所述调度分配单元依据该巡检周期的板面识别数据、未来a1时间内光伏电站的光照预测数据按照一定的计算分配规则计算获取当前该巡检周期最适分配光伏清洁机器人数量e1；
10、所述路径生成选择单元依据当前该巡检周期的最适分配光伏清洁机器人数量e1、板面识别数据和未来a1时间内光伏电站的光照预测数据基于协同工作时避免碰撞和重复清洁原则生成基于该巡检周期的所有清洁策略，基于该巡检周期的一个清洁策略中包含e1个光伏清洁机器人的清洁路径；一个光伏清洁机器人的清洁路径包含若干个清洁节点，一个所述清洁节点对应一个光伏板板面存在异物的光伏板；
11、所述路径生成单元按照一定的筛选评定规则对基于该巡检周期的所有清洁策略进行筛选获取该巡检周期的最优清洁策略；
12、所述路径生成选择单元依据该巡检周期的最优清洁策略中每个光伏清洁机器人清洁路径中清洁节点对应的光伏板板面存在异物的光伏板，将该巡检周期板面识别数据中的所有光伏板板面存在异物的光伏板的序列号、所有光伏板板面存在异物的光伏板板面异物标注图像数据以及其对应的异物类型输入到对应的光伏清洁机器人中，对应的光伏清洁机器人依据其对应的清洁路径开始对光伏电站内对应的光伏板的板面进行清洁。
13、进一步的，所述光伏板的序列号是由14位数字构成。
14、进一步的，所述一个巡检采集周期间隔p1时间，所述p1为预设时间阈值。
15、进一步的，所述光伏板异物识别模型用以对光伏板板面的异物进行识别标注。
16、进一步的，所述光照预测模型用以基于光伏电站位置的气象数据对未来光伏电站的光照时间和光照强度进行预测。
17、进一步的，所述异物类型是基于其异物来源进行划分的，所述光伏板板面存在的异物类型分为灰尘和颗粒物、植物秧苗、油污或胶带残留物、鸟粪或昆虫。
18、进一步的，所述调度分配单元计算获取当前该巡检周期最适分配光伏清洁机器人数量e1的具体计算分配规则如下：
19、s11：获取该巡检周期板面识别数据中所有光伏板板面存在异物的光伏板的数量，标记为b1；
20、获取未来a1时间内的有效光照时间和平均光照强度，分别标记为c1和c2；
21、s12：利用等式a1×α1+b1×α2＝e1*(100-α3+c1×c2×η1×s1)计算获取当前该巡检周期最适分配光伏清洁机器人数量e1，所述α1为预设的基准清洁功率，所述α2为预设的单个基准路径消耗电能，所述s1为光伏清洁机器人上安放的光伏板的表面积，所述η1为光伏清洁机器人的光电转换效率，所述α3为预设光伏清洁机器人预留闲置电能的调节电能数。
22、进一步的，所述路径生成选择单元对基于该巡检周期的所有清洁策略进行筛选获取该巡检周期的最优清洁策略的具体筛选评定规则如下：
23、s21：依次将基于该巡检周期的所有清洁策略标记为f1、f2、...、ff，f≥1；...
【技术保护点】
1.一种光伏电站清洁智能管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种光伏电站清洁智能管理系统，其特征在于，所述光伏板的序列号是由14位数字构成。
3.根据权利要求1所述的一种光伏电站清洁智能管理系统，其特征在于，一个所述巡检采集周期间隔P1时间，所述P1为预设时间阈值。
4.根据权利要求1所述的一种光伏电站清洁智能管理系统，其特征在于，所述光伏板异物识别模型用以对光伏板板面的异物进行识别标注。
5.根据权利要求1所述的一种光伏电站清洁智能管理系统，其特征在于，所述光照预测模型用以基于光伏电站位置的气象数据对未来光伏电站的光照时间和光照强度进行预测。
6.根据权利要求1所述的一种光伏电站清洁智能管理系统，其特征在于，所述异物类型是基于其异物来源进行划分的，所述光伏板板面存在的异物类型分为灰尘和颗粒物、植物秧苗、油污或胶带残留物、鸟粪或昆虫。
7.根据权利要求1所述的一种光伏电站清洁智能管理系统，其特征在于，所述调度分配单元计算获取当前该巡检周期最适分配光伏清洁机器人数量E1的具体计算分配规则如下：
8.根据权利要求1所述的一种光伏电站清洁智能管理系统，其特征在于，所述路径生成选择单元对基于该巡检周期的所有清洁策略进行筛选获取该巡检周期的最优清洁策略的具体筛选评定规则如下：
9.根据权利要求8所述的一种光伏电站清洁智能管理系统，其特征在于，所述S22，计算获取该巡检周期清洁策略F1对应的路径偏差时长M1的具体计算规则如下：
10.根据权利要求8所述的一种光伏电站清洁智能管理系统，其特征在于，所述S23，计算获取清洁策略F1对应的路径异物均衡值U1的具体计算规则如下：
...【技术特征摘要】
1.一种光伏电站清洁智能管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种光伏电站清洁智能管理系统，其特征在于，所述光伏板的序列号是由14位数字构成。
3.根据权利要求1所述的一种光伏电站清洁智能管理系统，其特征在于，一个所述巡检采集周期间隔p1时间，所述p1为预设时间阈值。
4.根据权利要求1所述的一种光伏电站清洁智能管理系统，其特征在于，所述光伏板异物识别模型用以对光伏板板面的异物进行识别标注。
5.根据权利要求1所述的一种光伏电站清洁智能管理系统，其特征在于，所述光照预测模型用以基于光伏电站位置的气象数据对未来光伏电站的光照时间和光照强度进行预测。
6.根据权利要求1所述的一种光伏电站清洁智能管理系统，其特征在于，所述异物类型是基于其异物来源进行划分的，所述光伏板板面存在...
【专利技术属性】
技术研发人员：呼木吉乐图，张红义，岳世军，石敏，崔占鹏，鲍金山，赵俊文，张禄，武燕蛟，董燕伟，马雪姣，冯瑞芬，
申请(专利权)人：北京京能清洁能源电力股份有限公司内蒙古分公司，
类型：发明
国别省市：
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