[发明专利]基于人工智能的光伏组件发电效率模拟装置与方法

说明书

本发明的装置与方法可以实现通过一定量的光伏组件的测量结果，训练出一个机器学习模型，使得其可以对光伏组件的品质进行分析;也可以实现通过对教学过程中学习者操作数据的计录，将学习者经常犯的错误进行分析。本装置与方法利用采用人工可控的光源、光场等环境，通过准确控制的实际有效的到达光电池表面的光强、照射面积、照射角度中的一种或多种，从而可以精确、快速、稳定地改变光伏组件的工作状态。本装置与方法还包含对光伏组件的温度的检测和/或控制。因此可以做到温度的精准控制，进一步提高测量的准确性。

技术领域

本发明涉及光伏领域、测试仪器、教学仪器。

背景技术

本发明包含用于对光伏发电过程进行模拟、检测、分析、研究、教学的装置与方法。并且结合人工智能，能够极大地提高伏发电过程进行模拟、检测、分析、研究、教学的效率与效果。

发明内容

本装置与方法还包含人工智能部分，可以实现通过一定量的光伏组件的测量结果，训练出一个机器学习模型，使得其可以对光伏组件的品质进行分析;也可以实现通过对教学过程中学习者操作数据的计录，将学习者经常犯的错误进行分析。

本装置与方法利用采用人工可控的光源、光场等环境，通过准确控制的实际有效的到达光电池表面的光强、照射面积、照射角度中的一种或多种，从而可以精确、快速、稳定地改变光伏组件的工作状态。

本装置与方法还可以通过虚拟或真实的负载、精确、快速、稳定地改变光伏组件的负载状态。可以直观地展示出光伏组件的工作状态以及处于这个工作状态下的特性。

本装置与方法还包含对光伏组件的温度的检测和/或控制。因此可以做到温度的精准控制，进一步提高测量的准确性。

本装置与方法还可以通过对包含上述参数的众多参数的调整形成关于当前测试光伏组件的多维的数组。进一步通过该多维数组分析，得到该光伏组件的特性与品质。

传统方式主要存在以下问题中的一个或多个：

光伏组件的工作方式与传统电池产品不同，其I-V特性、P-V特性、输出功率特性、受光路径遮挡等对其电特性影响、开路电压与相对辐照的函数间关系等均较复杂。因此，工程技术人员在学习光伏组件的特性和/或学习如何测试该类产品时均需要耗费很长的时间，并且缺乏理论与实践联系的能力。

传统的对光伏组件的测试主要依赖日光条件下的测试，如致远电子PA6000H功率分析仪。由于日光的光强不可控制，造成测试比较耗时，对不同产品个体测试的条件一致性难以控制，测试结果不准确。

在测试产品过程中，由于环境温度等会影响电池的温度进而影响其光、电特性。而电池受到光照的过程中， 排除人为干扰状态下，其温度自然也会变化，从而影响测量的准确性，或对测量的时机把握要求非常苛刻，如GB/T6495.1《光伏电流-电压特性的测量》标准中所述。在原标准中还包含使用标准太阳电池进行标定的操作。

在测试产品过程中，由于环境温度等会影响电池的温度进而影响其光、电特性并且在实际生产线的检测中，很难将不同日、周、月中测试产品时的各种环境条件完全控制一致，因次测试结果产生的具体参数、曲线就会产生差异。传统的方式用固定的标准来判断产品的品质就会产生较大的误差。

对光伏组件光、电特性的研究不能离开其负载特性变化时的实验研究。传统方法不能容易地、准确、稳定地改变起负载的特性，因此较难直观地对起进行实验研究。

在光伏组件的生产中， 理想状态下需要对多个光伏组件的特性进行测试，然后根据其特性进行匹配，即尽量使用参数一致的组件组成电池板产品。然而由于实际生产产品的个体参数存在变化，则需要动态地调整，统计产品的参数分布来调整组成同一个电池板产品的组件的指标的标准。

可以改变遮挡这一影响因素，可以实现模拟各个环境下光伏组建的效率曲线等形成测试设备以外的研究目的。