【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及光伏發電系統的智能控制與優化，具體為一種基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方法及系統。
技術介紹
1、隨著全球能源需求的持續增長和環境問題的日益突出，光伏發電技術作為一種清潔、可再生的能源形式，得到了廣泛關注和迅速發展。近年來，光伏組件的效率和性能不斷提高，相關控制技術也日益成熟，以應對不同環境條件下的發電需求。在傳統光伏發電系統中，組件的傾角往往是固定的，或者僅依靠簡單的單軸或雙軸追蹤系統進行調整，以最大化日照吸收。然而，這種固定或單一調整方式無法充分應對復雜多變的環境條件，如云量變化、風速變化、降水以及污染物的堆積等，導致發電效率在實際運行中無法達到最優水平。隨著氣象預測技術和傳感器技術的進步，通過結合實時氣象數據和污染監測數據，對光伏組件傾角進行動態、智能化調整，逐漸成為提高光伏系統發電效率的重要研究方向。
2、盡管目前已有一些研究和應用嘗試結合氣象數據進行光伏系統的調控，但現有技術在多方面仍存在明顯不足。首先，現有系統通常依賴歷史數據和短期天氣預報來進行調節，缺乏對實時環境變化的快速響應能力，導致在快速變化的天氣條件下，調整的滯后性影響了系統的整體效率。其次，在污染監測方面，現有技術大多關注污染物對光伏組件表面的簡單遮擋效應，而忽略了不同類型的污染物(如灰塵、鳥糞等)對光伏發電效率的差異性影響。這導致了在應對復雜污染環境時，現有系統無法精準判斷是否需要進行清潔處理，從而進一步影響了發電效率。此外，現有的傾角調整系統大多基于單一參數的優化，缺乏綜合考慮云量、風速、日照強度等多維環境參數的能力，無
技術實現思路
1、鑒于上述存在的問題，提出了本專利技術。
2、因此，本專利技術解決的技術問題是：光伏發電系統在復雜、多變的環境條件下，傳統傾角調節方法無法實時、精準地響應環境變化和污染物堆積，導致發電效率下降的問題。
3、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：一種基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方法，包括：
4、通過氣象數據接口獲取短期天氣預報數據，分析天氣預報數據，并預測未來數小時內的環境變化；
5、通過傳感器實時監測光伏組件表面的污染數據，判斷污染程度是否影響發電效率；
6、根據預測結果，并結合污染程度，動態調整光伏組件的傾角，優化即將到來的光照條件下的發電效率。
7、作為本專利技術所述的基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方法的一種優選方案，其中：所述天氣預報數據包括，云量、降水量、風速、風向、溫度、濕度和日照強度；
8、所述污染數據包括，灰塵濃度、污染物類型和成分、顆粒物大小分布、表面覆蓋率、光反射率變化和濕度；
9、所述傳感器包括，灰塵傳感器、污染物傳感器、顆粒物大小分布傳感器、表面覆蓋率傳感器、光反射率傳感器、濕度傳感器和環境光強傳感器。
10、作為本專利技術所述的基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方法的一種優選方案，其中：所述分析天氣預報數據包括，對所述天氣預報數據進行預處理，并識別出影響光伏組件傾角調整的關鍵氣象參數，將各關鍵氣象參數和光伏發電系統的歷史輸出功率數據集成到一個多維數據集中；
11、使用相關分析評估各個關鍵氣象參數與光伏發電效率之間的線性關系，確定這些關鍵氣象參數對光伏發電系統輸出的影響程度；
12、預測未來數小時內的環境變化包括，通過將arima模型和lstm模型結合，利用arima處理時間序列中的線性部分，同時利用lstm處理數據中的非線性關系，預測一小時內的降雨情況，公式表示為：
13、
14、其中，prain表示未來一個小時內降雨的概率，σ表示sigmoid激活函數，ωi表示模型參數權重，φjyt-j表示arima模型的自回歸項，θk∈t-k表示arima模型的移動平均項，αlht-l表示lstm模型的隱狀態權重；
15、考慮云量、日照強度、風速和光照強度多個因素的非線性影響，構建一個效率模型，公式表示為：
16、
17、其中，ηpv表示光伏系統的發電效率，s(t)表示時間t時的日照強度，λ1和λ2為環境參數表示光伏系統的影響系數，cloud(t)表示時間t時的云量百分比，cos(θ(t))表示光照角度對光伏組件的影響，θ(t)表示組件的傾角，wind(t)表示時間t時的風速，smax(t)表示最大日照強度；
18、prain的值域為0到1，值越接近1越有可能下雨；
19、ηpv的值域為0到1，值越接近1，表示光伏系統在當前環境條件下的發電效率越接近理想狀態。
20、作為本專利技術所述的基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方法的一種優選方案，其中：所述判斷污染程度是否影響發電效率包括，將污染程度分為污染覆蓋率、污染厚度、污染類型和環境因素四個維度進行評估，構建量化模型，量化其對發電效率的潛在影響。
21、所述污染覆蓋率包括，分析污染物在組件表面的覆蓋面積；
22、所述污染厚度包括，污染物的厚度直接影響光線的透過率；
23、所述污染類型包括，不同類型的污染物對光伏組件表面的光線阻擋效果不同，設置不同的評估標準；
24、所述環境因素包括，結合環境條件，將動態因素納入評估體系中；
25、量化模型的公式表示為：
26、
27、其中，ηeff表示量化光伏系統的發電效率，s(t)表示時間t時的日照強度，λ1表示污染類型的影響系數，type(t)表示時間t時的污染物類型，αi表示污染覆蓋率的權重系數，cov(ti)表示時間ti時的污染覆蓋率，thick(ti)表示時間ti時的污染厚度，∈表示防止分母為零的小正數，tanh表示雙曲正切函數，σ表示sigmoid函數，env(t)表示時間t時的環境因素，envmax表示環境因素的最大值，smax(t)表示時間t時的最大日照強度；
28、ηeff的值域為0到1，當ηeff＝1時，表示污染對發電效率沒有影響；
29、當ηeff＝0時，表示污染嚴重影響了發電效率。
30、作為本專利技術所述的基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方法的一種優選方案，其中：所述根據預測結果，并結合污染程度，動態調整光伏組件的傾角，優化即將到來的光照條件下的發電效率包括：
31、當預測降雨概率prain≥0.7時，調整為污染的自清潔模式；
32、系統將光伏組件的傾角調整至有利于雨水清潔的角度，最大化自清潔效果，并且在此期間不進行人工清潔操作；
33、當prain≤0.7時，并且ηeff≤0.85時，調整為污染的人工清潔模式，確保光伏系統的運行效率；
34、雨水清潔的角度需要考慮污染的類型、降雨強度和風速；
35、不同類型的污染物本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方法，其特征在于：所述天氣預報數據包括，云量、降水量、風速、風向、溫度、濕度和日照強度；
3.如權利要求2所述的基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方法，其特征在于：所述分析天氣預報數據包括，對所述天氣預報數據進行預處理，并識別出影響光伏組件傾角調整的關鍵氣象參數，將各關鍵氣象參數和光伏發電系統的歷史輸出功率數據集成到一個多維數據集中；
4.如權利要求3所述的基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方法，其特征在于：所述判斷污染程度是否影響發電效率包括，將污染程度分為污染覆蓋率、污染厚度、污染類型和環境因素四個維度進行評估，構建量化模型，量化其對發電效率的潛在影響。
5.如權利要求4所述的基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方法，其特征在于：所述根據預測結果，并結合污染程度，動態調整光伏組件的傾角，優化即將到來的光照條件下的發電效率包括：
6.如權利要求5所述的基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方
7.如權利要求6所述的基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方法，其特征在于：所述動態調整光伏組件的傾角，優化即將到來的光照條件下的發電效率還包括，系統記錄每次調整后的發電效率變化，并與之前的效率值進行對比；
8.一種采用如權利要求1-7任一所述方法的基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節系統，其特征在于：
9.一種計算機設備，包括：存儲器和處理器；所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于：所述處理器執行所述計算機程序時實現基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行時實現基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方法，其特征在于：所述天氣預報數據包括，云量、降水量、風速、風向、溫度、濕度和日照強度；
3.如權利要求2所述的基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方法，其特征在于：所述分析天氣預報數據包括，對所述天氣預報數據進行預處理，并識別出影響光伏組件傾角調整的關鍵氣象參數，將各關鍵氣象參數和光伏發電系統的歷史輸出功率數據集成到一個多維數據集中；
4.如權利要求3所述的基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方法，其特征在于：所述判斷污染程度是否影響發電效率包括，將污染程度分為污染覆蓋率、污染厚度、污染類型和環境因素四個維度進行評估，構建量化模型，量化其對發電效率的潛在影響。
5.如權利要求4所述的基于環境條件的自適應光伏組件傾角調節方法，其特征在于：所述根據預測結果，并結合污染程度，動態調整光伏組件...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王吉超，鄭權，史立志，劉暢，尹喆，劉志強，喬寬，安楠，常曉勇，梁永根，馮健行，由梓默，
申請(專利權)人：華能新能源股份有限公司河北分公司，
類型：發明
國別省市：
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