[发明专利]一种多感知智能光伏屋顶及其设计方法、设计系统

权利要求书

1.一种多感知智能光伏屋顶的设计方法，其特征在于，包括：

根据房屋的地理位置信息，获得最佳太阳电池倾角；

根据房屋的参数信息，获得最佳天窗排布信息；

根据所述最佳太阳电池倾角、所述最佳天窗排布信息得到屋顶的设计布局方案。

2.根据权利要求1所述的多感知智能光伏屋顶的设计方法，其特征在于，所述根据房屋的地理位置信息，获得最佳太阳电池倾角包括以下子步骤：

根据所述房屋的地理位置信息，结合气象数据库，得到每月对应的辐射量信息；

利用Hay模型，根据每月对应的辐射量信息，得到每月对应的最佳倾角；

采用Topsis法、熵权法、加权平均法相结合的算法，根据所述每月对应的最佳倾角，得到全年最佳倾角，并作为所述最佳太阳电池倾角。

3.根据权利要求2所述的多感知智能光伏屋顶的设计方法，其特征在于，所述辐射量信息包括直接辐射量、散射辐射量；

所述全年最佳倾角的计算方法为：

计算每月的直接辐射量和散射辐射量之和，并按辐射量之和的大小对月份进行排序，得到第一月份向量M、第二月份向量N；所述第一月份向量M对应日照较少的六个月份，所述第二月份向量N对应日照较多的六个月份；

根据所述第一月份向量M、所述第二月份向量N分别得到第一矩阵A、第二矩阵B；所述第一矩阵A由第一月份向量M对应的直接辐射量列向量和第一月份向量M对应的散射辐射量列向量构成，所述第二矩阵B由第二月份向量N对应的直接辐射量列向量和第二月份向量N对应的散射辐射量列向量构成；

通过熵权法计算得到直接辐射量对应的第一指标权重、散射辐射量对应的第二指标权重；

通过Topsis法计算得到每月初始权重；

通过所述第一指标权重、所述第二指标权重对所述每月初始权重进行修正，得到每月最终权重；所述每月最终权重包括所述第一月份向量M对应的第一权重向量C、所述第二月份向量N对应的第二权重向量D；

所述第一月份向量M对应的第一平均最佳倾角Angle1由所述第一月份向量M对应月份的最佳倾角行向量乘以所述第一权重列向量C得到；所述第二月份向量N对应的第二平均最佳倾角Angle2由所述第二月份向量N对应月份的最佳倾角行向量乘以所述第二权重列向量D得到；

设定第一日照权重W1、第二日照权重W2，且W1W2；

所述全年最佳倾角表示为W1*Angle1+W2*Angle2。

4.根据权利要求1所述的多感知智能光伏屋顶的设计方法，其特征在于，所述获得最佳天窗排布信息包括：获得最佳天窗面积、获得最佳天窗安装位置。

5.根据权利要求4所述的多感知智能光伏屋顶的设计方法，其特征在于，所述获得最佳天窗面积包括以下子步骤：

根据选择的窗户的类型及材料、玻璃的规格及类型，得到窗的总透射比；

根据房屋的墙面反射率、顶棚反射率、房屋的长宽高，得到利用系数；

根据选择的光气候区、采光等级、窗户类型，得到窗地面积比；

根据所述总透射比、所述利用系数、所述窗地面积比得到采光系数；

根据所述总透射比、所述利用系数、所述窗地面积比、所述采光系数得到所述最佳天窗面积。

6.根据权利要求5所述的多感知智能光伏屋顶的设计方法，其特征在于，所述获得最佳天窗安装位置包括以下子步骤：

将屋顶面积与参考面面积分别均分为第一数量、第二数量的截面；

根据房屋的长宽高，确定各截面中心点坐标；

视天窗采光为线光源对垂直方向的积分，并结合线光源对参考面各点的光照强度，获得天窗采光与参考面各点的光照强度的关系，同时使参考面各点的光照强度组成参考面照度矩阵；

以天窗面积矩阵为自变量，以参考面照度矩阵的方差为目标函数，建立非线性方程组，获得使参考面矩阵方差最小时的天窗面积矩阵，记为第一天窗面积矩阵；

根据所述第一天窗面积矩阵、所述最佳天窗面积，获得所述最佳天窗安装位置。