基于深度学习的光伏发电技术研究

摘要：为了提高光伏发电系统运行效率，以阐述光伏发电技术概述为基础，分析光伏发电技术运行原理，明确其主要特征，为研究人员收集光伏发电系统运行数据打下坚实的基础。同时，进行光伏阵列污染图像分类模型仿真分析，通过建立光伏阵列污染图像分类模型，科学预测未来的天气条件，并根据预测结果调整光伏发电系统的工作状态，以提高其运行的稳定性。实验结果表明，光伏阵列污染图像分类模型具有较高的准确性和可靠性，与传统方法相比，该模型在发电量预测方面具有良好的表现，能适应不同的天气条件和环境变化。未来，将进一步完善该模型，并探索其他深度学习算法的应用，进一步提高光伏发电系统的运行效率。

关键词：深度学习 光伏发电 光伏阵列污染图像 图像数据预处理

Research on Photovoltaic Power Generation Technology Based on Deep Learning

ZHANG Cixiu

Xinhua College of Ningxia University， Yinchuan， Ningxia Hui Autonomous Region， 750021 China

Abstract： In order to improve the operation efficiency of photovoltaic power generation system， based on the overview of photovoltaic power generation technology， this article analyzes the operating principle of photovoltaic power generation technology， and clarifies its main characteristics， which lays a solid foundation for researchers to collect the operation data of photovoltaic power generation system. At the same time， Image Classification model of photovoltaic array pollution is simulated and analyzed， and the Image Classification model of photovoltaic array pollution is established to scientifically predict the future weather conditions， and the working state of photovoltaic power generation system is adjusted according to the prediction results， in order to improve its operation stability. The experimental results show that the photovoltaic array pollution Image Classification model has high accuracy and reliability. Compared with traditional T6ZxnEU1IJKXSbrtDwuGuOZYQ5wAUVIYEgu2802+QeU=methods， it has good performance in power generation prediction and can adapt to different weather conditions and environmental changes. In the future， the model will be further improved and other applications of Deep Learning Algorithms will be explored to further improve the operation efficiency of photovoltaic power generation system.

Key Words： Deep Learning; Photovoltaics; Photovoltaic array pollution image; Image data preprocessing

目前，基于深度学习的光伏发电技术研究是通过建立准确的预测模型预测光伏发电系统的发电能力，有利于研究人员根据天气条件和光照强度变化等因素合理调整光伏发电系统的工作状态，提高发电效率[1]。同时，通过深度学习技术对光伏发电系统的故障进行检测，实时监测光伏发电系统的运行状态，及时发现其存在问题，提高系统的稳定性。通过对基于深度学习的光伏发电技术研究的综述，可以为相关研究人员提供参考和借鉴，促进该领域的进一步发展和应用。希望本文能够对光伏发电技术的研究和推广起到积极的促进作用，为清洁能源的发展做出贡献[2]。

1光伏发电技术和深度学习的基本原理

1.1光伏发电技术

光伏发电技术是利用光伏效应将太阳能转化为直流电能的一种新能源技术。所谓光伏效应，是指光子与半导体中的原子发生碰撞，使光子的能量在光线照射到半导体材料上后向电子转移，从而跃迁到导带上，形成一种自由的电子，这些自由电子和空穴在电场的作用下会产生电流，从而实现光能向电能的转化。光伏发电系统主要由光伏电池组成，光伏电池是将多个光伏电池片串联起来所形成的。光伏电池片通常采用p-n结构，即在一块半导体材料中形成一个p型区域和n型区域。当光线照射到p-n结构上时，光子能量被吸收，使得p-n结构中的电子和空穴分离，形成电势差，即是光伏电池的输出电压。光伏电池的输出电流与光强度、光谱、温度等因素有关，通过光伏电池电流和电压相乘得到。为了提高光伏发电系统的运行效率，通常会将多个光伏电池串联起来形成光伏电池组，光伏电池组的输出电压和电流可满足不同的需求[3]。

1.2深度学习

深度学习是一种模拟人脑处理数据和识别模式的人工智能技术。在光伏发电领域，通过分析历史气象数据和光伏发电数据，深度学习模型可以预测未来的发电量，有助于电网运营商更好地规划和管理能源供应。深度学习识别光伏组件的异常行为，如组件老化、遮挡或损坏，从而及时进行维护和修复，减少发电损失；深度学习帮助优化光伏系统的能源管理策略，例如，通过预测天气变化，合理调整电池存储和放电策略，提高能源利用效率；结合物联网技术，深度学习可以实现光伏系统的智能控制，自动调整系统参数以适应不同的工作条件，提高系统整体性能。尽管深度学习在光伏发电领域展现出巨大的潜力，但仍面临一些技术挑战，如数据质量、模型泛化能力、计算资源需求等。未来的研究需要解决这些问题，以推动深度学习在光伏发电中的广泛应用。随着技术不断进步，基于深度学习的光伏发电技术有望成为提高光伏系统效率的关键手段，深度学习将为光伏发电行业带来历史性的变革，推动全球能源结构的转型。

2模型仿真分析

随着全球对可再生能源需求的增加，光伏发电作为一种清洁和可持续的能源形式受到了广泛关注。然而，光伏阵列的效率受到多种因素的影响，其中之一便是污染，污染物如灰尘、鸟粪等会降低光伏板的光吸收能力，从而影响发电效率，因此，准确检测和分类光伏阵列的污染状况对于维护和优化光伏系统至关重要。近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了显著进展，为光伏阵列污染图像的自动分类提供了新的解决方案。

2.1模型构建

由于Inception-ResNet-V2网络模型较深，工作人员采用模块化进行网络设置，将其分成降维模块、主干模块和Inception-ResNet模块。网络的3个分支模块分别是耐压网络V2-X、耐压网络V2-Y和耐压网络V2-Z。降维模块Reduction-X和Reduction-Y的作用是缩小前一层输出的大小，以适应接入下一层模块的输入维度。SOFTMAX是一种常用的激活函数，公式如下：

在3个卷积层完成后，网络主干模块会自动进行一次处理，其中一部分数据会被传送到池化层，另一部分数据会被传送到卷积层。两个分支之间会互相连接，直到计算工作全部结束。此后，第二次处理开始。第二次处理的两个分支在合并成一层之前分别经过若干个卷积层的处理。接着，进行第三次处理，一次在池子里进行，另一次则在卷积层中穿行。两个分支在计算完毕后会合并为一个楼层。

2.2仿真流程

2.2.1 试验流程和图像数据预处理

本文建立的神经网路训练成本较高，需要使用性能较佳的电脑装置，并选用NVIDIA公司的GTX1080TI显卡作为运算工具，搭配i78700K处理器与32G记忆体，才能符合硬体需求。为了提高数据读取和存储的效率，将所有影像资料保存在本机硬盘中。编程语言方面，工作人员采用Python 3.6版本，并在安康达软件的Jupyter Notebook开发环境中进行开发。经过以上的优化配置，才能完美完成本文任务（如图1所示）。

本文收集了用于构建神经网络模型的实验室屋顶光伏阵列图像的初始数据。资料有太阳能电池板未受污染及污染的影像，污染物质有沙尘、落叶、鸟粪等，共采集图像500幅。采集到的图像经过去色处理，去除了环境光造成的阴影，从而降低了模型训练的成本。由于原图尺寸不同，为适应InceptionResNetv2机型的输入尺寸，进一步降低机型训练成本，将图片压缩到299×299像素的尺寸。采集到的图片中，污染图片占250张，清洁图片占250张。所有的影像被分成三个资料集：训练集、验证集和测试集，以避免不平衡的资料集对模型的结果造成影响[4]。同时，污染图BrB3oOioDlGb4aUwjN15BjgmPzF+z3fdLGHPK5meBo0=片与清洁图片在各个数据集中地的配比也是吻合的，这样做可以确保模型能够得出准确的结果[5]。

2.2.2模型仿真结果分析

由于本文模型为二分类，工作人员在调用compile函数时要在函数体中定义二元交叉熵。

通过分析，模型损失值并没有出现发散的现象，模型在训练集和验证集上的损失值在模型迭代次数达到16次时基本保持不变，且损失值无限接近于0，表明模型收敛成功。模型的精确度变化幅度在训练集和验证集上较弱，精确度接近于1，初步判断模型可以正常进行，因此，不要对参数进行再次调整[6]。

3 结语

综上所述，随着全球对可再生能源需求的不断增长，光伏发电作为清洁能源的重要组成部分，其效率和可靠性的提升显得尤为重要。通过引进深度学习技术，为光伏发电系统的性能优化提供新的思路和方法。然而，尽管深度学习在光伏发电技术中展现出巨大的应用前景，但仍然存在各种挑战需要解决，如模型泛化能力、数据集质量、计算资源的消耗等问题都需要我们在未来的研究中给予更多的关注和努力。未来的研究工作应继续探索深度学习与光伏发电技术的深度融合，不断优化模型算法，提高系统的智能化水平，以适应不断变化的市场需求和技术挑战。

参考文献

[1] 刘亚楠. “双碳”战略导向下Y公司分布式光伏发电技术价值评估研究[D]. 济南：山东财经大学，2023.

[2] 朱星宇. 基于双碳目标的高校屋顶光伏发电系统技术及经济性分析[D]. 济南：齐鲁工业大学，2023.

[3] 潘少峰. 国家先进技术光伏发电H项目施工技术管理研究[D]. 江苏：东南大学，2021.

[4] 刘聘凭. 光伏阵列发电功率预测与MPPT控制技术研究[D]. 江西：南昌航空大学，2022.

[5] 杜海涛. 用于光伏发电的低成本高可靠非共地交错并联升压型直流变换器关键技术研究[D]. 北京：北京交通大学，2022.

[6] 曹阳. 光伏发电系统的电磁暂态仿真建模技术和加速方法[D]. 江苏：东南大学，2021.