【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏组件收益预测，更具体地说是基于大数据模型的光伏组件收益预测模型系统及其方法。
技术介绍
1、光伏行业近年来发展迅速，光伏组件作为太阳能发电的核心部分，其成本和收益预测对于企业决策、投资回报以及行业的可持续发展具有重要意义。然而，传统的光伏组件收益预测方法存在多个不足之处，严重制约了预测的准确性和实效性。
2、1.数据的不完整性和局限性：传统的预测方法往往只依赖于历史数据，而忽略了环境数据、运行数据等其他关键信息。此外，传统方法还面临着数据收集不全面、数据处理方法简单等问题，导致数据的有效性和可靠性受到限制，无法全面反映光伏组件的实际运行情况和市场环境。
3、2.预测模型的简单性和局限性：传统的预测方法通常使用简单的统计模型进行预测，如线性回归、时间序列分析等。这些方法对于处理复杂多变的光伏组件收益预测问题时的效果并不理想，无法捕捉到光伏组件收益与各种因素之间的非线性关系，导致预测结果存在较大误差。
4、3.缺乏实时性和动态调整能力：传统预测方法通常基于静态模型，缺乏实时更新的机制。一...
【技术保护点】
1.基于大数据模型的光伏组件收益预测模型系统及其方法，其特征在于：系统集成有数据采集层、数据存储与管理层、数据分析与特征提取层、预测建模层、实时更新与调整层、用户界面与决策支持层；其中：
2.根据权利要求1所述的基于大数据模型的光伏组件收益预测模型系统及其方法，其特征在于：所述数据采集层中的相关的数据包括光伏组件的历史性能数据、实时运行数据、环境数据、市场数据；这些数据可以通过传感器、监测设备、公开数据库等途径获取，并由数据采集层进行统一整合和预处理，确保数据的质量和一致性。
3.根据权利要求1所述的基于大数据模型的光伏组件收益预测模型系统及其...
【技术特征摘要】
1.基于大数据模型的光伏组件收益预测模型系统及其方法，其特征在于：系统集成有数据采集层、数据存储与管理层、数据分析与特征提取层、预测建模层、实时更新与调整层、用户界面与决策支持层；其中：
2.根据权利要求1所述的基于大数据模型的光伏组件收益预测模型系统及其方法，其特征在于：所述数据采集层中的相关的数据包括光伏组件的历史性能数据、实时运行数据、环境数据、市场数据；这些数据可以通过传感器、监测设备、公开数据库等途径获取，并由数据采集层进行统一整合和预处理，确保数据的质量和一致性。
3.根据权利要求1所述的基于大数据模型的光伏组件收益预测模型系统及其方法，其特征在于：所述数据分析与特征提取层中的关键特征包括历史性能、环境因素、市场指标。
【专利技术属性】
技术研发人员：郑诚，陆杰，胡刚，刘正晨，王钢，刘林，贾春宇，刘波，
申请(专利权)人：中建三局第一建设安装有限公司，
类型：发明
国别省市：
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