【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体地涉及一种光伏设备清洁策略确定方法、一种光伏设备清洁策略确定装置和一种电子设备。
技术介绍
1、对于长时间运行的光伏设备来说，光伏面板积尘对发电效率影响巨大。光伏面板表面的灰尘具有反射、散射和吸收太阳辐射的作用，可降低太阳的透过率，造成光伏面板接收到的太阳辐射减少，输出功率也随之减小。此外，因为灰尘吸收太阳辐射可使光伏面板升温，并且灰尘中含有一些腐蚀性的化学成分，这也使其光电转换效率降低。
2、目前光伏电站的主要光伏面板清洁策略采用定期清洁与临时清洁相结合方式。即每年春季4-5月、秋季8-9月，进行两次集中清洁；特殊天气，比如在冬季降雪较大时或局地沙尘暴对发电量影响较大时，组织施工人员或设备对影响发电的光伏面板进行针对性的临时光伏板清洁。
3、以上传统清洁策略均属于被动式清洁，导致出现清洁后发电效率提升不理想及清洁成本较高等问题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的是提供一种光伏设备清洁策略确定方法、装置和电子设备，用以解决传统清洁策略均属于被动式清洁，导致出现清洁后发电效率提升不理想及清洁成本较高的缺陷。
2、为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种光伏设备清洁策略确定方法，应用于服务器，包括：
3、接收边缘设备发送的光伏设备所在地在过去设定时间内的多个历史日气象数据、在未来设定时间内的多个预测日气象数据、在过去设定时间内的多个光伏设备日发电功率以及未积灰光伏设备的多个日发电功率；
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5、发送所述多个自然清洁效果指数预测结果和所述多个光电转换效能指数预测结果至所述边缘设备，以使边缘设备确定光伏设备清洁策略；
6、其中，自然清洁效果指数预测模型的模型输出端与所述光电转换效能指数预测模型的模型输入端连接；所述自然清洁效果指数预测模型和所述光电转换效能指数预测模型分别是通过每个历史日气象数据，以及每个历史日气象数据对应的光伏设备日发电功率和未积灰光伏设备的日发电功率训练得到的。
7、可选的，所述自然清洁效果指数预测模型包括级联的第一循环神经网络层和第一注意力机制层；所述光电转换效能指数预测模型包括级联的第二循环神经网络层和第二注意力机制层；所述第一注意力机制层的输出端与第二循环神经网络层的输入端连接。
8、可选的，所述自然清洁效果指数预测模型和所述光电转换效能指数预测模型是通过以下步骤训练得到：
9、重复执行如下步骤，直至总误差不变或训练次数达到设定迭代次数：
10、将第一历史日气象数据输入分别输入至所述自然清洁效果指数预测模型和所述光电转换效能指数预测模型，得到所述自然清洁效果指数预测模型输出的自然清洁效果指数训练预测值，以及得到所述光电转换效能指数预测模型输出的光电转换效能指数训练预测值；
11、基于自然清洁效果指数训练预测值和所述第一历史日气象数据对应的自然清洁效果指数标签计算第一误差；其中，自然清洁效果指数标签基于相邻两日的第一比值的差值计算得到；所述第一比值表征光伏设备日发电功率与未积灰光伏设备的日发电功率的比值；
12、基于光电转换效能指数训练预测值和所述第一历史日气象数据对应的光电转换效能指数标签计算第二误差；其中，光电转换效能指数标签基于光伏设备日发电功率与未积灰光伏设备的日发电功率的比值得到；
13、基于所述第一误差和所述第二误差，计算总误差；
14、通过神经网络优化方法对所述总误差进行优化，以使所述总误差降低。
15、可选的，所述历史日气象数据包括太阳辐射强度、光照时长、风速、风向、湿度、温度、降水量、降雪量以及空气质量中的至少一种数据；所述预测日气象数据包括太阳辐射强度、光照时长、风速、风向、湿度、温度、降水量、降雪量以及空气质量中的至少一种数据。
16、本专利技术实施例还提供一种光伏设备清洁策略确定方法，应用于边缘设备，包括：
17、采集光伏设备所在地在过去设定时间内的多个历史日气象数据、在未来设定时间内的多个预测日气象数据、在过去设定时间内的多个光伏设备日发电功率以及未积灰光伏设备的多个日发电功率；
18、发送所述多个历史日气象数据、所述多个预测日气象数据、所述多个光伏设备日发电功率以及所述未积灰光伏设备的多个日发电功率至服务器；
19、接收所述服务器发送的多个自然清洁效果指数预测结果和多个光电转换效能指数预测结果；所述多个自然清洁效果指数预测结果是所述服务器通过自然清洁效果指数预测模型对所有的所述预测日气象数据预测得到的；所述多个光电转换效能指数预测结果是所述服务器通过光电转换效能指数预测模型对所有的所述预测日气象数据预测得到的；所述自然清洁效果指数预测模型和所述光电转换效能指数预测模型分别是通过每个历史日气象数据，以及每个历史日气象数据对应的光伏设备日发电功率和未积灰光伏设备的日发电功率训练得到的；
20、基于光伏设备的历史清洁面积、历史清洁时间、光伏设备的光伏面板总面积、未来设定时间内的可清洁操作时间范围、所述多个自然清洁效果指数预测结果和所述多个光电转换效能指数预测结果，确定在未来设定时间内的光伏设备清洁策略。
21、可选的，所述基于光伏设备的历史清洁面积、历史清洁时间、光伏设备的光伏面板总面积、未来设定时间内的可清洁操作时间范围、所述多个自然清洁效果指数预测结果和所述多个光电转换效能指数预测结果，确定在未来设定时间内的光伏设备清洁策略，包括：
22、通过线性规划方法基于光伏设备的历史清洁面积、历史清洁时间、光伏设备的光伏面板总面积、未来设定时间内的可清洁操作时间范围、所述多个自然清洁效果指数预测结果和所述多个光电转换效能指数预测结果，确定未来设定时间内光伏设备每日的清洁推荐指数；
23、其中，在所述清洁推荐指数大于或等于设定阈值的情况下，则表征推荐清洁。
24、可选的，所述通过线性规划方法基于光伏设备的历史清洁面积、历史清洁时间、光伏设备的光伏面板总面积、未来设定时间内的可清洁操作时间范围、所述多个自然清洁效果指数预测结果和所述多个光电转换效能指数预测结果，确定未来设定时间内光伏设备每日的清洁推荐指数，包括：
25、基于光伏设备的历史清洁面积、历史清洁时间、光伏设备的光伏面板总面积、未来设定时间内的可清洁操作时间范围、所述多个自然清洁效果指数预测结果和所述多个光电转换效能指数预测结果确定目标函数和约束条件；所述目标函数表征连续自然日的自然清洁效果最弱、连续自然日的光电转换效能最差、连续自然日区间内的光伏面板导致的生产停滞发电能量损失最小，以及连续自然日区间内可完成清洁的光伏面板的面积最大；
26、确定所述约束条件所表示的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种光伏设备清洁策略确定方法，其特征在于，应用于服务器，包括：
2.根据权利要求1所述的光伏设备清洁策略确定方法，其特征在于，所述自然清洁效果指数预测模型包括级联的第一循环神经网络层和第一注意力机制层，所述光电转换效能指数预测模型包括级联的第二循环神经网络层和第二注意力机制层；所述第一注意力机制层的输出端与所述第二循环神经网络层的输入端连接。
3.根据权利要求1所述的光伏设备清洁策略确定方法，其特征在于，所述自然清洁效果指数预测模型和所述光电转换效能指数预测模型是通过以下步骤训练得到：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的光伏设备清洁策略确定方法，其特征在于，所述历史日气象数据包括太阳辐射强度、光照时长、风速、风向、湿度、温度、降水量、降雪量以及空气质量中的至少一种数据；所述预测日气象数据包括太阳辐射强度、光照时长、风速、风向、湿度、温度、降水量、降雪量以及空气质量中的至少一种数据。
5.一种光伏设备清洁策略确定方法，其特征在于，应用于边缘设备，包括：
6.根据权利要求5所述的光伏设备清洁策略确定方法，其特征在于，所
7.根据权利要求6所述的光伏设备清洁策略确定方法，其特征在于，所述通过线性规划方法基于光伏设备的历史清洁面积、历史清洁时间、光伏设备的光伏面板总面积、未来设定时间内的可清洁操作时间范围、所述多个自然清洁效果指数预测结果和所述多个光电转换效能指数预测结果，确定未来设定时间内光伏设备每日的清洁推荐指数，包括：
8.一种光伏设备清洁策略确定装置，其特征在于，包括：
9.一种光伏设备清洁策略确定装置，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至4中任一项所述的光伏设备清洁策略确定方法，或者执行所述程序时实现权利要求5至7中任一项所述的光伏设备清洁策略确定方法。
11.一种机器可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行所述程序时实现权利要求1至4中任一项所述的光伏设备清洁策略确定方法，或者执行所述程序时实现权利要求5至7中任一项所述的光伏设备清洁策略确定方法。
...【技术特征摘要】
1.一种光伏设备清洁策略确定方法，其特征在于，应用于服务器，包括：
2.根据权利要求1所述的光伏设备清洁策略确定方法，其特征在于，所述自然清洁效果指数预测模型包括级联的第一循环神经网络层和第一注意力机制层，所述光电转换效能指数预测模型包括级联的第二循环神经网络层和第二注意力机制层；所述第一注意力机制层的输出端与所述第二循环神经网络层的输入端连接。
3.根据权利要求1所述的光伏设备清洁策略确定方法，其特征在于，所述自然清洁效果指数预测模型和所述光电转换效能指数预测模型是通过以下步骤训练得到：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的光伏设备清洁策略确定方法，其特征在于，所述历史日气象数据包括太阳辐射强度、光照时长、风速、风向、湿度、温度、降水量、降雪量以及空气质量中的至少一种数据；所述预测日气象数据包括太阳辐射强度、光照时长、风速、风向、湿度、温度、降水量、降雪量以及空气质量中的至少一种数据。
5.一种光伏设备清洁策略确定方法，其特征在于，应用于边缘设备，包括：
6.根据权利要求5所述的光伏设备清洁策略确定方法，其特征在于，所述基于光伏设备的历史清洁面积、历史清洁时间、光伏设备的光伏面板总面积、未来设定时间内的可清洁操作时间范...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱旻，
申请(专利权)人：国能数智科技开发北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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