【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于光伏发电设计的，具体涉及一种基于ai微纳结构器件光伏发电的设计方法及系统。
技术介绍
1、太阳能光伏板是太阳能光伏发电系统的核心部件，传统的太阳能光伏板由多个太阳能电池组成，通过基于光电效应将太阳能转化为电能，实现对太阳能的高效利用。
2、太阳能光伏板将太阳能转化为电能的效率通常取决于多个因素(参数)，如太阳光强度、光谱分布、太阳能光伏板(太阳能电池)的材料(金属、非金属材料等)和结构(组成结构、部件间的间距、部件自身的厚度等)等。
3、目前，太阳能光伏板的光伏发电技术，通常采用人工方式进行设计，在确定太阳能光伏板基本结构后，同时在确定大部分因素后，对某一因素进行设计参数范围时，往往不能较快地确定最优的太阳能光伏板中光伏发电技术的设计方案。同时采用人工设计方案的方式，往往会给工作人员带来较大的工作量，并且造成时间和精力的消耗。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于ai微纳结构器件光伏发电的设计方法及系统，能够代替人工快速设计出关于太阳能光伏板的光伏发电设计方案，提高工作效率。
2、本专利技术的目的通过以下技术方案实现：
3、一种基于ai微纳结构器件光伏发电的设计方法，包括以下步骤：
4、s10：基于微纳结构器件试验数据信息，获取ai微纳结构器件模型；
5、s20：利用特征选择及参数设置模块输入所述ai微纳结构器件模型的输入数据；
6、s30：利用数
7、s40：基于所述数值参数范围自动变化模块所生成的范围，利用对比模块筛选与所述特征选择及参数设置模块的特征参数设定子模块所生成范围相近的相近范围设计方案；
8、s50：所述特征参数设定子模块和/或所述数值参数范围自动变化模块完成参数设定，基于所述ai微纳结构器件模型生成设计方案。
9、进一步的，所述ai微纳结构器件模型包括非晶硅结构层、微晶硅结构层、金属光栅结构层以及微纳金属孔阵列层，所述金属光栅结构层设置在所述微晶硅结构层下方，以提高对光的吸收率，并增加太阳能转换电能；所述微纳金属孔阵列层设置在非晶硅结构层和微晶硅结构层之间，将所述金属光栅结构层和所述微纳金属孔阵列层结合，以提高对光的吸收率，并增加太阳能转换电能。
10、进一步的，在步骤s10中，提取所述ai微纳结构器件模型的特征信息和参数信息，以获得相应的提取结果；
11、所述特征信息包括：非晶硅结构层特征、微晶硅结构层特征、金属光栅结构层特征、金属光栅结构层的材料成分特征、微纳金属孔阵列层特征、微纳金属孔阵列层的材料成分特征、微纳金属孔阵列层的孔径特征、微纳金属孔阵列层的孔型特征、太阳光照强度特征；
12、所述参数信息包括：非晶硅结构层的厚度、微晶硅结构层的厚度、金属光栅结构层的材料成分和厚度、微纳金属孔阵列层的材料成分、微纳结构的产生功率、厚度、孔径大小以及孔形状、太阳光照强度、太阳光波长范围。
13、进一步的，在提取微纳结构的产生功率时，采用以下微纳结构产生功率的计算公式：
14、
15、其中，p为微纳金属孔阵列层的微纳结构每单位的产生功率，i1为第一吸收层吸收的光子能量，i2为第二吸收层吸收的光子能量，s(λ)为太阳光照强度，h为普朗克常数，c为真空光速，eg1为第一吸收层的禁带宽度，eg2为第二吸收层的禁带宽度，λ为太阳光波长；
16、基于太阳光波长，利用特征信息和参数信息获得非晶硅结构层和微晶硅结构层吸收的光子能量范围、非晶硅结构层和微晶硅结构层的禁带宽度范围，进而获得微纳金属孔阵列层的微纳结构的产生功率。
17、进一步的，在所述步骤s10中，基于对所述ai微纳结构器件模型进行提取的提取结果，对所述ai微纳结构器件模型进行模型训练，训练时，将所述提取结果对ai微纳结构器件模型进行模型训练，获取相应的模型训练结果，若所述模型训练结果与所述微纳结构器件试验数据信息相同，则模型训练完成，若所述模型训练结果与所述微纳结构器件试验数据信息不相同，则重新进行模型训练。
18、进一步的，在步骤s20中：所述特征选择及参数设置模块包括特征选择子模块和特征参数设定子模块；利用所述特征选择子模块选择相应的特征信息，并输入系统中；利用所述特征参数设定子模块根据所述特征选择子模块所选的相应特征的参数信息的数值进行数值设定，并输入系统中。
19、进一步的，在所述步骤s30中，利用所述数值参数范围自动变化模块对相应的一个或以上参数信息的数值范围进行设定。
20、进一步的，在步骤s20和/或步骤s30中，所述特征参数设定子模块和所述数值参数范围自动变化模块可同时运行使用，或者，单独运行使用所述特征参数设定子模块或所述数值参数范围自动变化模块。
21、进一步的，在所述步骤s40中，当所述特征选择及参数设置模块和所述数值参数范围自动变化模块同时运行工作时，所述对比模块才运行工作；当所述特征选择及参数设置模块和所述数值参数范围自动变化模块在不同时段独立运行工作时，所述对比模块不工作。
22、一种光伏发电系统，应用于光伏发电设计方法，包括：
23、系统，用于存储微纳结构器件实验数据信息；
24、模型构建模块，连接于所述信息系统，用于通过获取所述系统的微纳结构器件试验数据信息构建ai微纳结构器件模型；
25、信息提取模块，连接于所述模型构建模块，用于提取所述ai微纳结构器件模型的特征信息和参数信息，获得相应的提取结果，同时基于提取结果对所述ai微纳结构器件模型进行模型训练；
26、特征选择及参数设置模块，连接于所述信息提取模块，用于输入所述ai微纳结构器件模型的输入数据；
27、数值参数范围自动变化模块，连接于所述信息提取模块，用于输入所述ai微纳结构器件模型的可变数据；
28、对比模块，连接于所述特征选择及参数设置模块和数值参数范围自动变化模块，用于基于所述数值参数范围自动变化模块所生成的范围，利用对比模块筛选与所述特征选择及参数设置模块的特征参数设定子模块所生成的相近范围，进行设计方案；
29、方案输出模块，连接于所述对比模块，当所述特征参数设定子模块和/或所述数值参数范围自动变化模块完成参数设定，用于输出基于所述ai微纳结构器件模型生成设计方案。
30、进一步的，所述特征选择及参数设置模块包括特征选择子模块和特征参数设定子模块，所述特征选择子模块用于选择相应的特征，并输入系统中；所述特征参数设定子模块用于根据所述特征选择子模块所选择的相应特征数值进行数值设定，并输入系统中。
31、本专利技术具有如下有益效果：
32、1、本专利技术的光伏发电设计方法，首先基于微纳结构器件试验数据信息获取ai微纳结构器件模型，进而利用特征选择及参数设置模块输入所述ai本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于AI微纳结构器件光伏发电的设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的光伏发电的设计方法，其特征在于：所述AI微纳结构器件模型包括非晶硅结构层、微晶硅结构层、金属光栅结构层以及微纳金属孔阵列层，所述金属光栅结构层设置在所述微晶硅结构层下方，以提高对光的吸收率，并增加太阳能转换电能；所述微纳金属孔阵列层设置在非晶硅结构层和微晶硅结构层之间，将所述金属光栅结构层和所述微纳金属孔阵列层结合，以提高对光的吸收率，并增加太阳能转换电能。
3.如权利要求1或2所述的光伏发电的设计方法，其特征在于：在步骤S10中，提取所述AI微纳结构器件模型的特征信息和参数信息，以获得相应的提取结果；
4.如权利要求3所述的光伏发电的设计方法，其特征在于：在提取微纳结构的产生功率时，采用以下微纳结构产生功率的计算公式：
5.如权利要求4所述的光伏发电的设计方法，其特征在于，在所述步骤S10中，基于对所述AI微纳结构器件模型进行提取的提取结果，对所述AI微纳结构器件模型进行模型训练，训练时，将所述提取结果对AI微纳结构器件模型进行模型训
6.如权利要求3所述的光伏发电的设计方法，其特征在于，在步骤S20中：所述特征选择及参数设置模块包括特征选择子模块和特征参数设定子模块；利用所述特征选择子模块选择相应的特征信息，并输入系统中；利用所述特征参数设定子模块根据所述特征选择子模块所选的相应特征的参数信息的数值进行数值设定，并输入系统中。
7.如权利要求3所述的光伏发电的设计方法，其特征在于，在所述步骤S30中，利用所述数值参数范围自动变化模块对相应的一个或以上参数信息的数值范围进行设定。
8.如权利要求1所述的光伏发电的设计方法，其特征在于，在步骤S20和/或步骤S30中，所述特征参数设定子模块和所述数值参数范围自动变化模块可同时运行使用，或者，单独运行使用所述特征参数设定子模块或所述数值参数范围自动变化模块。
9.如权利要求1所述的光伏发电的设计方法，其特征在于，在所述步骤S40中，当所述特征选择及参数设置模块和所述数值参数范围自动变化模块同时运行工作时，所述对比模块才运行工作；当所述特征选择及参数设置模块和所述数值参数范围自动变化模块在不同时段独立运行工作时，所述对比模块不工作。
10.一种光伏发电系统，应用于如权利要求1至9任一所述的光伏发电的设计方法，其特征在于，包括：
11.如权利要求10所述的光伏发电系统，其特征在于，所述特征选择及参数设置模块包括特征选择子模块和特征参数设定子模块，所述特征选择子模块用于选择相应的特征，并输入系统中；所述特征参数设定子模块用于根据所述特征选择子模块所选择的相应特征数值进行数值设定，并输入系统中。
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai微纳结构器件光伏发电的设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的光伏发电的设计方法，其特征在于：所述ai微纳结构器件模型包括非晶硅结构层、微晶硅结构层、金属光栅结构层以及微纳金属孔阵列层，所述金属光栅结构层设置在所述微晶硅结构层下方，以提高对光的吸收率，并增加太阳能转换电能；所述微纳金属孔阵列层设置在非晶硅结构层和微晶硅结构层之间，将所述金属光栅结构层和所述微纳金属孔阵列层结合，以提高对光的吸收率，并增加太阳能转换电能。
3.如权利要求1或2所述的光伏发电的设计方法，其特征在于：在步骤s10中，提取所述ai微纳结构器件模型的特征信息和参数信息，以获得相应的提取结果；
4.如权利要求3所述的光伏发电的设计方法，其特征在于：在提取微纳结构的产生功率时，采用以下微纳结构产生功率的计算公式：
5.如权利要求4所述的光伏发电的设计方法，其特征在于，在所述步骤s10中，基于对所述ai微纳结构器件模型进行提取的提取结果，对所述ai微纳结构器件模型进行模型训练，训练时，将所述提取结果对ai微纳结构器件模型进行模型训练，获取相应的模型训练结果，若所述模型训练结果与所述微纳结构器件试验数据信息相同，则模型训练完成，若所述模型训练结果与所述微纳结构器件试验数据信息不相同，则重新进行模型训练。
6.如权利要求3所述的光伏发电的设计方法，其特征在于，在步骤s20中：所述特征选择及参数设置模块包括...
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