【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及光伏系統優化，具體為一種收益最優化的光伏系統優化設計方法。
技術介紹
1、隨著全球能源需求的持續增長，光伏發電作為一種綠色可再生能源，已成為全球能源結構轉型的重要組成部分。光伏板作為光伏系統的核心部件，其轉換效率直接影響到整個系統的發電效益。然而，傳統光伏板在實際應用中面臨諸多挑戰，尤其是在早晨和傍晚等光照強度較低的時段，光伏板的光照接收能力較弱，從而導致光伏系統的發電效率降低。
2、為了解決這一問題，微透鏡陣列作為一種有效的光學聚焦技術逐漸被應用于光伏板的表面。微透鏡陣列通過聚焦太陽光，能夠有效提高光伏板的光照利用率，尤其在光照條件較差的時段，如早晨和傍晚，能夠顯著提升光伏系統的發電效率。傳統的微透鏡陣列大多采用固定間距的設計，盡管能提高光照效率，但由于沒有根據實時光照條件進行動態調整，這種固定設計的微透鏡陣列在光照條件變化時可能并不能發揮最佳效能，甚至可能會因不適當的焦距和間距配置而導致能量損失。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了一種收益最優化的光伏系統優化設計方法，以解決
技術介紹
中提到的問題。
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：一種收益最優化的光伏系統優化設計方法，包括以下步驟：
3、s1、在光伏板表面安裝微透鏡陣列，用于將太陽光集中到光伏板上，所述微透鏡陣列具體為若干個微透鏡以排列的方式形成第一初始微透鏡陣列，所述第一初始微透鏡陣列為第一矩形網絡陣列，將若干個微透鏡按照第一矩形網絡
4、s2、在第一初始微透鏡陣列和第一陣列間距d的基礎上，實時采集光照條件數據并計算相關性能參數，計算獲取光伏板的表面反射率r和光伏板的吸收能力x；
5、s3、依據光照條件數據計算聚光效率，并引入溫度校正因子，結合s2步驟計算的光伏板的表面反射率r和光伏板的吸收能力x，利用卷積神經網絡，構建并訓練微透鏡效率預測模型，以構建實時光照效率指數并評估，若評估結果不合格，則生成第一優化指令和第二優化指令，動態調整第一初始微透鏡陣列和第一陣列間距d；
6、s4、采集光伏板遮擋的面積、遮擋的時間以及遮擋的角度，構建遮擋損失指數并評估，當遮擋影響異常時，對第一優化指令和第二優化指令進行進一步修正。
7、優選的，s1包括：
8、s11、采集光伏板的尺寸信息；
9、所述尺寸信息包括光伏板的寬度w和光伏板的長度l，結合計算獲取光伏板的有效吸收面積a，并通過以下公式計算需要覆蓋的微透鏡總數量n：
10、
11、
12、
13、式中，a表示光伏板的有效吸收面積，表示光伏板的寬度，l表示光伏板的長度，表示光伏板的面積利用率，設置在90%-95%之間；表示單個微透鏡對光伏板的實際光束覆蓋面積，表示圓周率，表示微透鏡的直徑，表示陣列填充因子，設置在0.85-0.95之間，用于描述透鏡之間的排布密度；n表示需要覆蓋的微透鏡總數量，表示每個透鏡單元的面積；表示微透鏡陣列中每個微透鏡單元在x軸方向上的水平距離，表示微透鏡陣列中每個透鏡單元在y軸方向上的垂直距離；表示目標聚光效率，設置在80-95%之間，根據光伏板和微透鏡的材料特性實驗確定。
14、優選的，s1還包括：
15、s12、所述微透鏡陣列由若干個微透鏡組成，按照一定規則排列，形成第一初始微透鏡陣列，并基于以下設計與設置完成：
16、s121、第一初始微透鏡陣列的排列方式：依據s11計算獲取的需要覆蓋的微透鏡總數量n，將若干個微透鏡按照第一矩形網絡陣列進行排列，每個微透鏡在陣列中的位置由x和y軸上的間距參數確定，每一行和每一列的透鏡間距為等距，獲得第一陣列間距d；
17、s122、第一陣列間距d的初始設置范圍為0.86dopt≤d≤1.5dopt；其中dopt為理論最佳陣列間距，根據光伏板和微透鏡的材料特性實驗確定。
18、優選的，s2包括：
19、s21、在第一初始微透鏡陣列和第一陣列間距d的基礎上，通過光照傳感器和環境監測設備，采集與光伏板運行狀態密切相關的光照條件數據，所述光照條件數據包括：
20、太陽輻射強度i：單位面積上接收到太陽輻射能力，單位為w/m2；
21、太陽角度θ：太陽光與光伏板法線之間的夾角，范圍為0°≤θ≤90°；
22、溫度t：當前環境溫度，單位為℃；
23、s22、依據采集的光照條件數據，結合微透鏡陣列的光學特征，計算光伏板的表面反射率r，公式如下：
24、
25、式中，r表示光伏板的表面反射率，表示通過光學傳感器檢測到的反射光強度，表示采集的太陽輻射強度；光伏板的表面反射率r表示光伏板反射掉的太陽光能量比例，用于評價光伏板的抗反射涂層性能及表面狀況；
26、s23、依據光伏板的表面反射率r，計算光伏板的吸收能力x，所述光伏板的吸收能力x是光伏板太陽輻射能量的實際利用效率，計算公式如下：
27、
28、式中，表示光伏板的面積利用率，設置在90%-95%之間；光伏板的吸收能力x表示光伏板對太陽輻射能量的實際利用效率，剔除了反射損失。
29、優選的，s3包括：
30、s31、計算聚光效率，聚光效率表示當前第一初始微透鏡陣列和第一陣列間距d的基礎上，與太陽角度、第一陣列間距d和光學材料性質相關，公式如下：
31、
32、
33、式中，表示考慮太陽光角度的修正因子，cos表示余弦函數，n為微透鏡光線特性指數，取1-3之間的值；為通過微透鏡聚集后實際照射到光伏板的光強度；i表示太陽輻射強度；
34、s32、引入溫度校正因子，計算公式為：
35、
36、式中，t表示溫度，表示參考溫度，設置為25℃，為溫度影響系數；
37、s33、利用卷積神經網絡，構建卷積神經網絡初始模型，并以光照條件數據對卷積神經網絡初始模型進行訓練與測試，并將訓練后的卷積神經網絡初始模型作為微透鏡效率預測模型，同時使用微透鏡效率預測模型的中間層輸出作為特征向量，以識別特征信息，并通過獲取的特征信息對微透鏡效率預測模型進行訓練和測試，結合光伏板的吸收能力x和聚光效率，將訓練后的微透鏡效率預測模型作為數據運行預測，通過以下公式計算獲得實時光照效率指數：
38、；
39、式中，x表示光伏板的吸收能力，表示聚光效率，表示溫度校正因子。
40、優選的，s31中微透鏡光線特性指數通過以下步驟獲取：
41、s311、采集微透鏡材料對光線偏移能力的量度，獲得微透鏡的折射率，微透鏡的折射率決定了光通過微透鏡時的折射角和聚焦能力，包括以下不同材料的折射率：
42、石英玻璃：；...
【技術保護點】
1.一種收益最優化的光伏系統優化設計方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種收益最優化的光伏系統優化設計方法，其特征在于，S1包括：
3.根據權利要求2所述的一種收益最優化的光伏系統優化設計方法，其特征在于，S1還包括：
4.根據權利要求2所述的一種收益最優化的光伏系統優化設計方法，其特征在于，S2包括：
5.根據權利要求4所述的一種收益最優化的光伏系統優化設計方法，其特征在于，S3包括：
6.根據權利要求5所述的一種收益最優化的光伏系統優化設計方法，其特征在于，S31中微透鏡光線特性指數通過以下步驟獲取：
7.根據權利要求6所述的一種收益最優化的光伏系統優化設計方法，其特征在于，S3還包括：
8.根據權利要求7所述的一種收益最優化的光伏系統優化設計方法，其特征在于，其中進一步調節微透鏡焦距f的方法為：
9.根據權利要求1所述的一種收益最優化的光伏系統優化設計方法，其特征在于，S4包括：
10.根據權利要求9所述的一種收益最優化的光伏系統優化設計方法，
...【技術特征摘要】
1.一種收益最優化的光伏系統優化設計方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種收益最優化的光伏系統優化設計方法，其特征在于，s1包括：
3.根據權利要求2所述的一種收益最優化的光伏系統優化設計方法，其特征在于，s1還包括：
4.根據權利要求2所述的一種收益最優化的光伏系統優化設計方法，其特征在于，s2包括：
5.根據權利要求4所述的一種收益最優化的光伏系統優化設計方法，其特征在于，s3包括：
6.根據權利要求5所述的一種收益最優...
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