[发明专利]光伏阵列清洗时间优化的数据驱动辨识方法与装置

权利要求书

1.一种光伏阵列清洗时间优化的数据驱动辨识方法，其特征在于，包括下述具体步骤：

采集在预设条件下的光伏阵列积灰密度和输出功率的相关数据；

基于所述相关数据，对猎鹿优化算法的模型辨识进行原理分析及过程描述；

基于猎鹿优化算法的模型参数辨识方法，分别对光伏系统积灰衰减模型和峰值小时数预测模型进行辨识；

对所述光伏阵列的积灰清洗预测时间进行合理性评估和定量分析。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集在预设条件下的光伏阵列积灰密度和输出功率的相关数据，包括：

以气候、环境以及地形因素为基准进行光伏系统积灰密度和输出功率相关数据采集；

选取多个气候、环境及地形条件组合进行数据采集。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述相关数据，对猎鹿优化算法的模型辨识进行原理分析及过程描述，包括：

为待辨识模型设立预设形式；

将猎鹿的最佳位置视为最优模型参数向量θ^*，并对猎鹿优化算法模型辨识进优化；

根据所述猎鹿优化算法模型辨识以得到最优狩猎位置H^best，且θ^*＝H^best。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将猎鹿的最佳位置视为最优模型参数向量θ^*，并对猎鹿优化算法模型辨识进行优化，包括：

将s个猎人作为一个种群H，并随机初始化猎人种群为H＝{H₁,H₂,…,H_s}；

确定捕猎雄鹿的初始化风向角和位置角；

根据适应度函数计算得到最接近最优解的位置；

当最优狩猎位置确定后猎人停止位置更新。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定捕猎雄鹿的初始化风向角和位置角采用下述公式得到：

φ_k＝2πl

其中，φ代表风向角，代表位置角；l是[0,1]范围内的随机数，k表示当前迭代步。