[发明专利]一种基于密集残差网络的积灰光伏板功率预测系统及方法

权利要求书

1.一种基于密集残差网络的积灰光伏板功率预测系统，其特征在于，包括数据采集系统以及数据监控中心，所述数据采集系统包括可见光摄像头、气象检测器、智能电表以及贴片温度传感器，所述可见光摄像头用于拍摄光伏板积灰图像，所述气象检测器用于检测光板的气象数据，所述智能电表用于收集光伏板的电气数据，所述贴片温度传感器用于检测光伏板板温，数据采集系统采集的数据信息通过数据发射器和数据接收器发送至数据监控中心，数据监控中心计算光伏板功率。

2.根据权利要求1所述的一种基于密集残差网络的积灰光伏板功率预测系统，其特征在于，所述光伏板的气象数据包括辐照数据、环境温度数据、大气湿度数据、风速数据、风向数据以及气压数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于密集残差网络的积灰光伏板功率预测系统，其特征在于，所述智能电表安装在光伏板的配电箱中，所述光伏板的电气数据包括光伏板的输出电压数据、输出电流数据以及光伏板转换效率。

4.根据权利要求3所述的一种基于密集残差网络的积灰光伏板功率预测系统，其特征在于，所述智能电表的电压范围为直流0-1000V，电流范围为0-10A。

5.根据权利要求1所述的一种基于密集残差网络的积灰光伏板功率预测系统，其特征在于，所述数据监控中心为上位机。

6.根据权利要求5所述的一种基于密集残差网络的积灰光伏板功率预测系统，其特征在于，所述上位机采集数据间隔为15min。

7.根据权利要求6所述的一种基于密集残差网络的积灰光伏板功率预测系统，其特征在于，所述数据发射器和数据接收器通过两条数据传输通道将光伏板积灰图像和运行参数传送上位机。

8.一种基于上述任一权利要求所述的基于密集残差网络的积灰光伏板功率预测系统的预测方法，其特征在于，所述预测方法具体包括以下步骤：

S1、数据采集系统采集光伏板的电气数据以及气象数据，其中，电气数据包括伏板积灰图像、光伏板输出电压、光伏板输出电流以及光伏板板温；气象数据包括辐照、环境温度、大气湿度、风速、风向以及气压；

S2、数据采集系统采集的数据信息通过数据发射器和数据接收器发送至数据监控中心；

S3、数据监控中心对伏板积灰图像进行降维处理，具体的，包括以下步骤：

(1)、将采集到的光伏板积灰图像经透视变换得到矫正的光伏板图像；

(2)、用自适应对比度增强(ACE)算法对积灰浓度特征信息进行增强；

(3)、将光伏板图像直方图变换，并以纵坐标最高点处的值为基础进行三等分类，从高到低排序av₁，av₂，av₃；

(4)、计算每一等分的平均像素值av，计算公式为：

其中，上式中；k为等分类别编号；N为图片总像素个数；N_k为k类中的总像素个数，n_k为k类中像素值数量；x_i为k类中第i个像素值，p_i为此像素值在整个图片中的概率；

S4、数据监控中心利用密集型残差网络计算光伏板功率，其中：所述密集型残差网络输入层和输出层之间的隐藏层有N(A,B,C…)个尺度，每个尺度有n(N₁,N₂,N₃…)层，在n层中，每一层的输出都在激活函数内加上第一层的输出，隐藏层每个尺度内的神经元向量化可以表示为：

N_i＝activation(N_i-1·w_i-1+b+N₁)。

9.根据权利要求8所述的一种基于密集残差网络的积灰光伏板功率预测系统的预测方法，其特征在于，在步骤S1中，所述光伏板板温是通过光伏背板N个不同的位置测量求均值得到，计算公式为：