(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210815641.7 (22)申请日 2022.07.11 (71)申请人 东北电力大 学 地址 132012 吉林省吉林市长 春路169号 (72)发明人 曲宏伟　李雪威　高泊　孔庆禄　 (74)专利代理 机构 北京中南长风知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11674 专利代理师 陈自科 (51)Int.Cl. G06Q 10/00(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) H02S 40/10(2014.01) (54)发明名称 一种智能化 光伏清灰方法及系统 (57)摘要 本发明提供了一种智能化光伏清灰方法及 系统， 涉及数据处理技术领域， 通过对光伏板阵 列进行积尘分析获得积尘性质分析结果； 根据积 尘性质分析结果对初始光伏板倾角 优化获得最 优光伏板倾角； 根据最优光伏板倾角和积尘性质 分析结果生成积尘发电损失预测曲线； 基于历史 清洁数据生成积尘清洁成本曲线； 将积尘清洁成 本曲线与积尘发电损失预测曲线进行归一化处 理， 获得光伏清灰周期。 解决现有技术中进行光 伏板架设时， 板架倾角的设置侧重于辐照量获 取， 导致光伏面板积灰清洁成本较高， 降低光伏 发电经济能效阻碍光伏行业发展的技术问题。 达 到光伏板倾角兼顾表面积尘与阳光辐射量， 光伏 板清灰周期随光伏板状态而实时变化， 清灰成本 降低的技 术效果。 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 115392494 A 2022.11.25 CN 115392494 A 1.一种智能化光伏清灰方法， 其特征在于， 所述方法应用于光伏智能清洁管理系统， 所 述光伏智能清洁管理系统与光伏板倾角调节装置、 支路互感器通信连接， 所述方法包括： 获得光伏板阵列的初始光伏板倾角； 对所述光伏板阵列进行积尘分析， 获得积尘性质分析 结果； 根据所述积尘性质分析 结果进行 所述初始光伏板倾角优化， 获得最优光伏板倾角； 根据所述 最优光伏板倾角和所述积尘性质分析 结果， 获得积尘发电损失预测曲线； 采集所述 光伏板阵列的历史清洁数据； 根据所述历史清洁数据进行 数据曲线拟合分析， 输出积尘清洁成本曲线； 将所述积尘清洁成本曲线与 所述积尘发电损失预测曲线进行归一化处理， 获得光伏清 灰周期。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 获得光伏板阵列的初始光伏板倾角， 包括： 获得所述光伏板阵列的地理位置信息； 根据所述 地理位置信息确定历史辐照数据； 根据所述 地理位置信息和所述历史辐照数据， 确定初始光伏板倾角。 3.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 对所述光伏板 阵列进行积尘分析， 获得积尘 性质分析 结果， 包括： 获取所述光伏板阵列的光伏面板属性信息； 根据所述 地理位置信息获得历史环境数据； 根据所述历史环境数据进行积尘来源分析， 获得由多种积尘信 息构成的积尘种类信 息 集合； 将所述光伏面板属性信 息和所述积尘种类信 息集合输入光伏面板侵蚀损害分析模型， 获取积尘侵蚀损害结果， 所述积尘侵蚀损害结果 为多组积尘侵蚀评分结果； 将所述光伏面板属性信 息和所述积尘种类信 息集合输入光伏面板黏着分析模型， 获取 积尘黏着分析 结果， 所述积尘黏着分析 结果为多组积尘黏着评分结果； 对所述积尘侵蚀损害结果和所述积尘黏着分析结果进行权重赋值， 生成所述积尘性质 分析结果。 4.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 根据所述积尘性质分析结果进行所述初始光 伏板倾角优化， 获得最优光伏板倾角， 包括： 基于所述 地理位置信息， 获得地表积尘密度； 构建光伏倾角优化模型； 将所述地表积尘密度、 所述积尘性质分析结果和所述初始化光伏板倾角输入所述光伏 倾角优化模型， 输出倾角调节系数； 根据所述 倾角调节系数和所述初始光伏板倾角， 获得 所述最优光伏板倾角； 所述光伏板倾角调节装置根据 所述倾角调节系数， 对所述光伏板阵列进行倾斜角度调 节。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据所述最优光伏板倾角和所述积尘性质分 析结果， 获得积尘发电损失预测曲线， 包括： 根据所述光伏板阵列的积尘与输出功率进行输出功率变化分析， 获得功率 时序变化曲 线；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115392494 A 2根据所述功率时序变化曲线获得最高输出功率作为 光伏板无尘输出功率； 根据所述功率时序变化曲线 进行去异化处 理， 生成功率变化 修正曲线； 根据所述 光伏板无尘输出功率 生成理想功率输出曲线； 基于大数据计算获得综合电价信息； 根据所述功率变化修正曲线和所述理想功率输出曲线， 结合所述综合电价信息， 生成 所述积尘发电损失预测曲线。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将所述积尘清洁成本曲线与 所述积尘发电损 失预测曲线 进行归一 化处理， 获得光伏 清灰周期， 包括： 将所述积尘清洁成本曲线与 所述积尘发电损失预测曲线进行归一化处理， 获得所述积 尘清洁成本曲线与所述积尘发电损失预测曲线的图像交点； 根据所述图像交点追溯获得 所述光伏清灰周期； 获得所述光伏清灰周期内的预计降水信息； 将所述预计降水信息、 所述积尘性质分析结果和所述最优光伏板倾角， 输入清洁效果 预测模型， 所述清洁效果预测模型用于判断是否依照所述光伏清灰周期进 行所述光伏板阵 列的清洁； 当所述清洁效果预测模型的输出结果为1， 则依照所述光伏清灰周期进行所述光伏板 阵列的清洁； 当所述清洁效果预测模型的输出结果为0， 则根据 所述预计降水信 息， 生成光伏板清灰 优化周期， 进行 所述光伏板阵列的清洁。 7.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 包括： 获取所述光伏板阵列的历史监测数据； 根据所述支路互感器， 获取 所述光伏板阵列的光伏 支路表面温度数据； 将所述光伏支路表面温度数据与所述历史监测数据进行比对， 输出异常检测数据； 根据所述异常检测数据， 判断所述 光伏板阵列是否存在热斑现象； 当判断所述光伏阵列存在热斑现象后， 根据 所述异常检测数据进行所述光伏板阵列的 热斑光伏板 定位。 8.一种光伏智能清洁管理系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 光伏倾角生成模块， 用于获得光伏板阵列的初始光伏板倾角； 积尘性质分析模块， 用于对所述 光伏板阵列进行积尘分析， 获得积尘性质分析 结果； 光伏倾角优化模块， 用于根据所述积尘性质分析结果进行所述初始光伏板倾角优化， 获得最优光伏板倾角； 发电损失生成模块， 用于根据所述最优光伏板倾角和所述积尘性质分析结果， 获得积 尘发电损失预测曲线； 历史数据采集模块， 用于采集所述 光伏板阵列的历史清洁数据； 清灰成本分析模块， 用于根据所述历史清洁数据进行数据曲线拟合分析， 输出积尘清 洁成本曲线； 清灰周期获得模块， 用于将所述积尘清洁成本曲线与 所述积尘发电损失预测曲线进行 归一化处理， 获得光伏 清灰周期。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115392494 A 3