基于深度學習的光伏發電技術研究

摘要：為了提高光伏發電系統運行效率，以闡述光伏發電技術概述為基礎，分析光伏發電技術運行原理，明確其主要特征，為研究人員收集光伏發電系統運行數據打下堅實的基礎。同時，進行光伏陣列污染圖像分類模型仿真分析，通過建立光伏陣列污染圖像分類模型，科學預測未來的天氣條件，并根據預測結果調整光伏發電系統的工作狀態，以提高其運行的穩定性。實驗結果表明，光伏陣列污染圖像分類模型具有較高的準確性和可靠性，與傳統方法相比，該模型在發電量預測方面具有良好的表現，能適應不同的天氣條件和環境變化。未來，將進一步完善該模型，并探索其他深度學習算法的應用，進一步提高光伏發電系統的運行效率。

關鍵詞：深度學習 光伏發電 光伏陣列污染圖像 圖像數據預處理

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，基于深度學習的光伏發電技術研究是通過建立準確的預測模型預測光伏發電系統的發電能力，有利于研究人員根據天氣條件和光照強度變化等因素合理調整光伏發電系統的工作狀態，提高發電效率[1]。同時，通過深度學習技術對光伏發電系統的故障進行檢測，實時監測光伏發電系統的運行狀態，及時發現其存在問題，提高系統的穩定性。通過對基于深度學習的光伏發電技術研究的綜述，可以為相關研究人員提供參考和借鑒，促進該領域的進一步發展和應用。希望本文能夠對光伏發電技術的研究和推廣起到積極的促進作用，為清潔能源的發展做出貢獻[2]。

1光伏發電技術和深度學習的基本原理

1.1光伏發電技術

光伏發電技術是利用光伏效應將太陽能轉化為直流電能的一種新能源技術。所謂光伏效應，是指光子與半導體中的原子發生碰撞，使光子的能量在光線照射到半導體材料上后向電子轉移，從而躍遷到導帶上，形成一種自由的電子，這些自由電子和空穴在電場的作用下會產生電流，從而實現光能向電能的轉化。光伏發電系統主要由光伏電池組成，光伏電池是將多個光伏電池片串聯起來所形成的。光伏電池片通常采用p-n結構，即在一塊半導體材料中形成一個p型區域和n型區域。當光線照射到p-n結構上時，光子能量被吸收，使得p-n結構中的電子和空穴分離，形成電勢差，即是光伏電池的輸出電壓。光伏電池的輸出電流與光強度、光譜、溫度等因素有關，通過光伏電池電流和電壓相乘得到。為了提高光伏發電系統的運行效率，通常會將多個光伏電池串聯起來形成光伏電池組，光伏電池組的輸出電壓和電流可滿足不同的需求[3]。

1.2深度學習

深度學習是一種模擬人腦處理數據和識別模式的人工智能技術。在光伏發電領域，通過分析歷史氣象數據和光伏發電數據，深度學習模型可以預測未來的發電量，有助于電網運營商更好地規劃和管理能源供應。深度學習識別光伏組件的異常行為，如組件老化、遮擋或損壞，從而及時進行維護和修復，減少發電損失；深度學習幫助優化光伏系統的能源管理策略，例如，通過預測天氣變化，合理調整電池存儲和放電策略，提高能源利用效率；結合物聯網技術，深度學習可以實現光伏系統的智能控制，自動調整系統參數以適應不同的工作條件，提高系統整體性能。盡管深度學習在光伏發電領域展現出巨大的潛力，但仍面臨一些技術挑戰，如數據質量、模型泛化能力、計算資源需求等。未來的研究需要解決這些問題，以推動深度學習在光伏發電中的廣泛應用。隨著技術不斷進步，基于深度學習的光伏發電技術有望成為提高光伏系統效率的關鍵手段，深度學習將為光伏發電行業帶來歷史性的變革，推動全球能源結構的轉型。

2模型仿真分析

隨著全球對可再生能源需求的增加，光伏發電作為一種清潔和可持續的能源形式受到了廣泛關注。然而，光伏陣列的效率受到多種因素的影響，其中之一便是污染，污染物如灰塵、鳥糞等會降低光伏板的光吸收能力，從而影響發電效率，因此，準確檢測和分類光伏陣列的污染狀況對于維護和優化光伏系統至關重要。近年來，深度學習技術在圖像識別領域取得了顯著進展，為光伏陣列污染圖像的自動分類提供了新的解決方案。

2.1模型構建

由于Inception-ResNet-V2網絡模型較深，工作人員采用模塊化進行網絡設置，將其分成降維模塊、主干模塊和Inception-ResNet模塊。網絡的3個分支模塊分別是耐壓網絡V2-X、耐壓網絡V2-Y和耐壓網絡V2-Z。降維模塊Reduction-X和Reduction-Y的作用是縮小前一層輸出的大小，以適應接入下一層模塊的輸入維度。SOFTMAX是一種常用的激活函數，公式如下：

在3個卷積層完成后，網絡主干模塊會自動進行一次處理，其中一部分數據會被傳送到池化層，另一部分數據會被傳送到卷積層。兩個分支之間會互相連接，直到計算工作全部結束。此后，第二次處理開始。第二次處理的兩個分支在合并成一層之前分別經過若干個卷積層的處理。接著，進行第三次處理，一次在池子里進行，另一次則在卷積層中穿行。兩個分支在計算完畢后會合并為一個樓層。

2.2仿真流程

2.2.1 試驗流程和圖像數據預處理

本文建立的神經網路訓練成本較高，需要使用性能較佳的電腦裝置，并選用NVIDIA公司的GTX1080TI顯卡作為運算工具，搭配i78700K處理器與32G記憶體，才能符合硬體需求。為了提高數據讀取和存儲的效率，將所有影像資料保存在本機硬盤中。編程語言方面，工作人員采用Python 3.6版本，并在安康達軟件的Jupyter Notebook開發環境中進行開發。經過以上的優化配置，才能完美完成本文任務（如圖1所示）。

本文收集了用于構建神經網絡模型的實驗室屋頂光伏陣列圖像的初始數據。資料有太陽能電池板未受污染及污染的影像，污染物質有沙塵、落葉、鳥糞等，共采集圖像500幅。采集到的圖像經過去色處理，去除了環境光造成的陰影，從而降低了模型訓練的成本。由于原圖尺寸不同，為適應InceptionResNetv2機型的輸入尺寸，進一步降低機型訓練成本，將圖片壓縮到299×299像素的尺寸。采集到的圖片中，污染圖片占250張，清潔圖片占250張。所有的影像被分成三個資料集：訓練集、驗證集和測試集，以避免不平衡的資料集對模型的結果造成影響[4]。同時，污染圖BrB3oOioDlGb4aUwjN15BjgmPzF+z3fdLGHPK5meBo0=片與清潔圖片在各個數據集中地的配比也是吻合的，這樣做可以確保模型能夠得出準確的結果[5]。

2.2.2模型仿真結果分析

由于本文模型為二分類，工作人員在調用compile函數時要在函數體中定義二元交叉熵。

通過分析，模型損失值并沒有出現發散的現象，模型在訓練集和驗證集上的損失值在模型迭代次數達到16次時基本保持不變，且損失值無限接近于0，表明模型收斂成功。模型的精確度變化幅度在訓練集和驗證集上較弱，精確度接近于1，初步判斷模型可以正常進行，因此，不要對參數進行再次調整[6]。

3 結語

綜上所述，隨著全球對可再生能源需求的不斷增長，光伏發電作為清潔能源的重要組成部分，其效率和可靠性的提升顯得尤為重要。通過引進深度學習技術，為光伏發電系統的性能優化提供新的思路和方法。然而，盡管深度學習在光伏發電技術中展現出巨大的應用前景，但仍然存在各種挑戰需要解決，如模型泛化能力、數據集質量、計算資源的消耗等問題都需要我們在未來的研究中給予更多的關注和努力。未來的研究工作應繼續探索深度學習與光伏發電技術的深度融合，不斷優化模型算法，提高系統的智能化水平，以適應不斷變化的市場需求和技術挑戰。

參考文獻

[1] 劉亞楠. “雙碳”戰略導向下Y公司分布式光伏發電技術價值評估研究[D]. 濟南：山東財經大學，2023.

[2] 朱星宇. 基于雙碳目標的高校屋頂光伏發電系統技術及經濟性分析[D]. 濟南：齊魯工業大學，2023.

[3] 潘少峰. 國家先進技術光伏發電H項目施工技術管理研究[D]. 江蘇：東南大學，2021.

[4] 劉聘憑. 光伏陣列發電功率預測與MPPT控制技術研究[D]. 江西：南昌航空大學，2022.

[5] 杜海濤. 用于光伏發電的低成本高可靠非共地交錯并聯升壓型直流變換器關鍵技術研究[D]. 北京：北京交通大學，2022.

[6] 曹陽. 光伏發電系統的電磁暫態仿真建模技術和加速方法[D]. 江蘇：東南大學，2021.