[发明专利]一种基于深度学习的沿海太阳能智能发电系统

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的沿海太阳能智能发电系统，包括装置区、物联网区和用户区，通过运用物联网结合服务器的技术来远程控制太阳能电池板的保护装置和智能向光控制系统的功能，其中，使用单片机作为“弱电”控制中枢，通过控制装置上的继电器控制PLC控制单元，发送实地控制要求，采用单片机结合Zigbee网络模块接收用户通过以太网访问的装置附近和Zigbee模块组网的服务器发来的数据的物联网组网方式远程通信，实现对装置的超远程控制；并通过摄像头结合树莓派开发板，使用PaddlePaddle算法对图像进行加强处理并上传至装置附近的服务器，从而方便用户通过PC或手机与服务器进行连接，实现对装置的实时监控和影像历史回放，极大增强了对该装置的控制力度。

技术领域

本发明涉及太阳能发电技术领域，具体为一种基于深度学习的沿海太阳能智能发电系统。

背景技术

现今，面对能源与环境污染危机，各国都青睐于开发新能源来代替逐渐减少、污染大的不可再生能源。在可再生清洁能源中，太阳能是当今使用最广的清洁能源。

但是，目前光伏发电站的太阳能组件大多采用固定式安装、平单轴或斜单轴的追光方式，由于太阳光密度低、间歇性、光照强度时刻变化、目前光伏发电效率不高、野外太阳能电池控制器软硬件设计问题使得原有的光伏发电系统设计一定程度上已无法满足光伏产业的发展，所以急切的需要相应的技术进行适当的改进以促进太阳能发电产业的发展；此外，现有的太阳能电池板绝大多数是没有联网的设备，也就是无法实时地采集当前的数据，在台风等恶劣天气下也无法进行远程监控太阳能电池板的运行状态，并对其进行实时保护；在发电站周围会有许多小动物，这给发电站系统带来许多的隐患，采用传统的防护措施并不能对其进行有效的保护，并且发电站的防盗问题在一定程度上阻碍了光伏产业的发展，所以急需一种基于深度学习的沿海太阳能智能发电系统来解决上述问题。

发明内容

本发明提供一种基于深度学习的沿海太阳能智能发电系统，解决现有技术中太阳能电池板安全性能低，且在运行过程中，容易遭受台风的侵袭以及固定式的形态使其吸收效率低下的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于深度学习的沿海太阳能智能发电系统，包括装置区、物联网区和用户区；其中，

所述装置区包括：

若干太阳能发电板，以及与太阳能发电板相连，且为所述装置区进行供电的蓄电池；

向光单元，包括下拉电阻、十字黑色挡板以及若干个光敏电阻，采用压差法采集下拉电的压差，并生成第一指令，该指令用于控制太阳能发电板实现实时的追光动作；

智能保护单元，包括风速传感器，所述风速传感器用于采集太阳能发电板周围的实时风速，并与预设值进行比较，生成第二指令，该指令用于控制太阳能发电板进行收躺动作；

驱赶单元，包括感应模块和超声波模块，所述感应模块用于监测入侵动物并产生的感应信号，并生成第三指令，该指令用于控制超声波模块产生超声波；

智能防盗单元，包括报警模块和由Vaak眼控制的摄像头，所述摄像头用于拍摄靠近太阳能发电板的人，并利用Vaak眼分析拍到人的离散运动和行为，产生第四指令，该指令用于控制报警模块做出报警动作；

PLC控制单元，基于第一指令、第二指令、第三指令和第四指令，分别做出相应的动作；

所述物联网区包括服务器和Zigbee网络模块，所述服务器通过外网与所述用户区相连，接收所述用户区的指令，所述服务器通过Zigbee网路模块与装置区相连，收集所述装置区的数据，并反馈给所述用户区，或基于所述用户区的指令，控制所述PLC控制单元做出相应的动作。