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一种基于矩阵分析的光伏电站清洗过程评估方法及系统
摘要文本
本发明提出了一种基于矩阵分析的光伏电站清洗过程评估方法和系统。其特征在于,所述光伏电站清洗过程评估方法包括:实时采集光伏电站的运行参数信息,并将所述运行参数信息发送至中央系统;利用预定的分类标准对光伏组件划分为不同的区域矩阵;利用所述区域矩阵的区域矩阵信息结合光伏电站的历史性能数据对深度学习模型进行训练,获得完成训练和优化的深度学习模型。通过实时监测和精确识别光伏组件的清洗需求,以及优化清洗排程,本发明可以最大程度地提高光伏电站的发电效率。这有助于充分利用太阳能资源,提供更多清洁能源。
申请人信息
- 申请人:创维互联(北京)新能源科技有限公司
- 申请人地址:100086 北京市海淀区中关村大街甲59号文化大厦17层1701
- 发明人: 创维互联(北京)新能源科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于矩阵分析的光伏电站清洗过程评估方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311680290.4 |
| 申请日 | 2023/12/8 |
| 公告号 | CN117634836A |
| 公开日 | 2024/3/1 |
| IPC主分类号 | G06Q10/0631 |
| 权利人 | 创维互联(北京)新能源科技有限公司 |
| 发明人 | 包洁; 王垚; 孙翰墨; 陈正安; 李梓维; 单泽宇; 郭宗军; 郑雄 |
| 地址 | 北京市海淀区中关村大街甲59号文化大厦17层1701 |
专利主权项内容
1.一种基于矩阵分析的光伏电站清洗过程评估方法,其特征在于,所述光伏电站清洗过程评估方法包括:实时采集光伏电站的运行参数信息,并将所述运行参数信息发送至中央系统;利用预定的分类标准对光伏组件划分为不同的区域矩阵;利用所述区域矩阵的区域矩阵信息结合光伏电站的历史性能数据对深度学习模型进行训练,获得完成训练和优化的深度学习模型;根据清洗需求通过所述完成训练和优化的深度学习模型确定光伏电站的需要进行清洗的组串及其清洗参数;根据组串的评估结果进行清洗效果评估。