[发明专利]一种光伏清扫机器人的智能调控方法及系统

说明书

本发明提供一种光伏清扫机器人的智能调控方法及系统，将光伏阵列分成多个区域，并训练类别分析模型，包括：步骤A1，采集各区域的历史图像数据和历史收益数据；步骤A2，根据历史图像数据和历史收益数据处理得到收益增加比例类别并作为输出，将历史图像数据和历史收益数据作为输入，训练得到类别分析模型；则智能调控方法包括:步骤S1，获取各区域的实时图像数据和实时收益数据；步骤S2，将实时图像数据和实时收益数据输入类别分析模型中处理得到收益类别，根据收益类别得到清扫措施以控制光伏清扫机器人进行清扫。有益效果是通过采集历史图像数据和历史收益数据建立类别分析模型，对实时图像数据和实时收益数据分析得到清扫措施，增加利用率。

技术领域

本发明涉及光伏清扫技术领域，尤其涉及一种光伏清扫机器人的智能调控方法及系统。

背景技术

光伏清扫机器人是光伏电站智能运维的主要工具之一，除了能够解决传统人工清扫光伏阵列存在的一系列问题，还能够协助提高光伏阵列的发电量和收益，具备良好的投资收益率，能有效提高电站运维的去人工化。

但是目前对于光伏清扫机器人的利用并不充分，只是由人工判断是否需要对光伏阵列进行清扫进而控制光伏清扫机器人进行清扫，或是长期使光伏清扫机器人保持在工作状态，这样不但降低了光伏清扫机器人的利用率，还造成了资源的浪费。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种光伏清扫机器人的智能调控方法，将一光伏阵列划分成多个区域，预先训练得到一类别分析模型，具体包括以下步骤：

步骤A1，采集各所述区域的一历史图像数据和一历史收益数据，所述历史图像数据包括多个历史数据采集时刻的所述区域的历史图像，所述历史收益数据包括各所述历史数据采集时刻的所述区域的一历史光伏清扫增加电量、一历史光伏发电电价和一历史平均收益值；

步骤A2，根据所述历史图像、所述历史光伏清扫增加电量、所述历史光伏发电电价和所述历史平均收益值处理得到一收益增加比例类别，将所述历史图像数据和所述历史收益数据作为输入，将所述收益增加比例类别作为输出，训练得到所述类别分析模型；

则所述智能调控方法具体包括以下步骤:

步骤S1，获取各所述区域的一实时图像数据和一实时收益数据；

步骤S2，将所述实时图像数据和所述实时收益数据输入预先训练得到的所述类别分析模型中处理得到一收益类别，并根据所述收益类别和一预先设置的清扫策略关系处理得到对应的清扫措施以控制光伏清扫机器人根据所述清扫措施对所述区域进行清扫。

优选的，执行所述步骤S2之前包括：

对所述实时图像数据进行预处理得到一有效图像数据；

则所述步骤S2中，将所述有效图像数据和所述实时收益数据输入预先训练得到的所述类别分析模型中处理得到所述收益类别。

优选的，所述步骤A1还包括：

采集各所述区域一预设时间内的一发电数据和所述光伏清扫机器人的一电量提升比例平均值，根据所述发电数据和所述电量提升比例平均值处理得到所述历史光伏清扫增加电量。

优选的，所述收益类别包括五个类别，每个类别分别对应一个清扫措施，则所述步骤S2中，将所述实时图像数据和所述实时收益数据输入预先训练得到的所述类别分析模型中处理得到五个所述类别中的其中一个类别作为所述收益类别。

优选的，所述步骤A2包括：

步骤A21，针对每个所述历史图像，根据所述历史图像处理得到一历史光伏污染面积，根据所述历史光伏清扫增加电量、所述历史光伏发电电价和所述历史光伏污染面积处理得到一光伏清扫受益值；