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光伏组件在多朝向及倾角下的低效识别与电量提升方法
摘要文本
本发明提出了光伏组件在多朝向及倾角下的低效识别与电量提升方法。属于光伏技术领域；所述方法包括：通过数据采集设备采集光伏电站的历史运行数据，并对采集到的历史运行数据进行预处理，将预处理后的数据存入云空间进行进一步处理，采用TensorFlow深度学习框架，构建MLP‑Mixer模型；将MLP‑Mixer模型的输出结果与光伏电站的先验知识整合，形成第二数据集，采用XGBoost框架，建立XGBoost模型；通过数据采集设备实时采集光伏电站的实时运行数据，并将所述实时运行数据传入MLP‑Mixer模型。通过MLP‑Mixer模型识别低效率组串，并通过XGBoost模型生成维护建议，通过两个模型的相互协作，提高了发电效率并节约了成本。
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 | 光伏组件在多朝向及倾角下的低效识别与电量提升方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410168758.X |
| 申请日 | 2024/2/6 |
| 公告号 | CN117713688A |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | H02S50/10 |
| 权利人 | 创维互联(北京)新能源科技有限公司 |
| 发明人 | 孙翰墨; 陈正安; 李梓维; 单泽宇; 韩金阳; 郑雄; 包洁; 王垚 |
| 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.光伏组件在多朝向及倾角下的低效识别与电量提升方法，其特征在于，所述方法包括：通过数据采集设备采集光伏电站的历史运行数据，并对采集到的历史运行数据进行预处理，将预处理后的数据存入云空间进行进一步处理，采用TensorFlow深度学习框架，构建MLP-Mixer模型；将MLP-Mixer模型的输出结果与光伏电站的先验知识整合，形成第二数据集，采用XGBoost框架，建立XGBoost模型；通过数据采集设备实时采集光伏电站的实时运行数据，并将所述实时运行数据传入MLP-Mixer模型，将MLP-Mixer的输出结果和先验知识输入XGBoost模型，获得预测结果；根据所述预测结果生成维护建议，并将预测结果与维护建议通过提升系统推送给相关人员；并实时监测光伏电站的运行参数，根据实时数据调整MLP-Mixer和XGBoost模型。