一种基于气象数据的单轴跟踪装置控制方法与流程

本技术涉及单轴跟踪装置控制，特别是涉及一种基于气象数据的单轴跟踪装置控制方法。

背景技术：

1、随着能源危机和环保意识的增强，太阳能发电逐渐成为人们选择的一种绿色能源，而单轴跟踪装置则是太阳能发电的重要组成部分之一，单轴跟踪装置是指绕一维轴旋转，使得光伏组件受光面在一维方向尽可能垂直于太阳光的入射角的跟踪装置，从而提高太阳能转化效率。

2、现有技术中，单轴跟踪装置通常采用匀速控制或光强控制，上述控制方法具有一定的局限性，在实际的控制过程中，由于气象元素的多变性和不可控性，需要对单轴跟踪装置进行调节，以迎合不同的气象状况，从而降低单轴跟踪装置故障频率。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本技术提供了一种基于气象数据的单轴跟踪装置控制方法，通过历史状态参数和历史气象数据，生成历史状态评价值和历史气象评价值，对历史气象评价值进行类别划分，得到每一类别的历史气象评价值对应的优选状态参数以及优选控制参数，根据优选控制参数构建优选控制模型，根据预测气象数据得到对应时段的实时控制参数，对实时控制参数进行仿真模拟，根据仿真模拟得到对应时段的最优控制参数，提高单轴跟踪装置应对不同气象情况的控制效果，保证单轴跟踪装置和光伏组件的安全稳定运行。

2、本技术的一些实施例中，提供了一种基于气象数据的单轴跟踪装置控制方法，包括：

3、获取单轴跟踪装置的历史参数集，所述历史参数集包括多个历史状态参数以及对应历史时段内的历史气象数据；

4、对历史参数集进行分析，得到历史状态评价值以及历史气象评价值，对历史气象评价值进行类别划分，并对同一类别的历史气象评价值对应的历史状态评价值进行排序，基于排序结果确定出每一类别的优选状态参数；

5、对优选状态参数进行分析，构建优选控制模型，获取预设时段的预测气象数据，将预测气象数据输入至优选控制模型中，得到预设时段的多个实时控制参数；

6、对多个实时控制参数进行仿真模拟，得到每个实时控制参数的仿真状态参数，将仿真状态参数与预设标准状态参数进行对比，得到仿真状态差异特征；

7、对仿真状态差异特征进行对比，根据对比结果筛选出最优控制参数，并按照最优控制参数生成预设时段内的控制策略。

8、在本技术的一些实施例中，对历史参数集进行分析，得到历史状态评价值以及历史气象评价值，包括：

9、获取历史参数集中的多个历史状态参数，并根据同一历史控制时段内的历史状态参数设定多个历史状态参数组；

10、对同一历史状态参数组中的历史状态参数进行分类处理，得到运行质量指标的第一类状态参数、跟踪质量指标的第二类状态参数以及稳定质量指标的第三类状态参数；

11、将第一类状态参数与预设第一标准状态参数区间进行对比，得到多个第一状态参数差值，根据多个第一状态参数差值生成运行质量指标的第一状态系数；

12、将第二类状态参数与预设第二标准状态参数区间进行对比，得到多个第二状态参数差值，根据多个第二状态参数差值生成跟踪质量指标的第二状态系数；

13、将第三类状态参数与预设第三标准状态参数区间进行对比，得到多个第三状态参数差值，根据多个第三状态参数差值生成稳定质量指标的第三状态系数；

14、根据第一状态系数、第二状态系数以及第三状态系数生成对应历史状态参数组的历史状态评价值；

15、

16、其中，hj为第j个历史状态参数组的历史状态评价值，δp1i,j为第j个历史状态参数组中第i个第一类状态参数的第一状态参数差值，δp01i,j为第j个历史状态参数组中第i个第一类状态参数与对应预设第一标准状态参数区间的预设差值阈值，y1为第一状态系数的权重系数，n1为第j个历史状态参数组中第一类状态参数的数量，δp2s,j为第j个历史状态参数组中第s个第二类状态参数的第二状态参数差值，δp02s,j为第j个历史状态参数组中第s个第二类状态参数与对应预设第二标准状态参数区间的预设差值阈值，y2为第二状态系数的权重系数，n2为第j个历史状态参数组中第二类状态参数的数量，δp3z,j为第j个历史状态参数组中第z个第三类状态参数的第三状态参数差值，δp03z,j为第j个历史状态参数组中第z个第三类状态参数与对应预设第三标准状态参数区间的预设差值阈值，y3为第三状态系数的权重系数，n3为第j个历史状态参数组中第三类状态参数的数量。

17、在本技术的一些实施例中，对历史参数集进行分析，得到历史状态评价值以及历史气象评价值，还包括：

18、获取每一历史状态参数组对应历史时段的历史气象数据，并构建对应历史状态参数组的历史气象数据组；

19、对同一历史气象数据组的历史气象数据进行分类处理，得到环境质量指标的第一类气象数据、环境状态指标的第二类气象数据以及波动幅度指标的第三类气象数据；

20、将第一类气象数据与预设第一标准气象数据区间进行对比，得到第一气象数据差值，根据第一气象数据差值生成环境质量指标的第一气象系数；

21、将第二类气象数据与预设第二标准气象数据区间进行对比，得到第二气象数据差值，根据第二气象数据差值生成环境状态指标的第二气象系数；

22、将第三类气象数据与预设第三标准气象数据区间进行对比，得到第三气象数据差值，根据第三气象数据差值生成波动幅度指标的第三气象系数；

23、根据第一气象系数、第二气象系数以及第三气象系数生成对应历史气象数据组的历史气象评价值；

24、

25、其中，rj为第j个历史气象数据组的历史气象评价值，δq1c,j为第j个历史气象数据组中第c个第一类气象数据的第一气象数据差值，δq01c,j为第j个历史气象数据组中第c个第一类气象数据与对应预设第一标准气象数据区间的预设差值阈值，y1为第一气象系数的权重系数，g1为第j个历史气象数据组中第一类气象数据的数量，δq2v,j为第j个历史气象数据组中第v个第二类气象数据的第二气象数据差值，δq02v,j为第j个历史气象数据组中第v个第二类气象数据与对应预设第二标准气象数据区间的预设差值阈值，y2为第二气象系数的权重系数，g2为第j个历史气象数据组中第二类气象数据的数量，δq3x,j为第j个历史气象数据组中第x个第三类气象数据的第三气象数据差值，δq03x,j为第j个历史气象数据组中第x个第三类气象数据与对应预设第三标准气象数据区间的预设差值阈值，y3为第三气象系数的权重系数，g3为第j个历史气象数据组中第三类气象数据的数量。

26、在本技术的一些实施例中，对历史气象评价值进行类别划分，包括：

27、预先设定第一预设气象评价值区间，第二预设气象评价值区间，第三预设气象评价值区间和第四预设气象评价值区间；

28、当历史气象评价值处于第一预设气象评价值区间时，设定对应的历史气象评价值为第一类别l1；

29、当历史气象评价值处于第二预设气象评价值区间时，设定对应的历史气象评价值为第二类别l2；

30、当历史气象评价值处于第三预设气象评价值区间时，设定对应的历史气象评价值为第三类别l3；

31、当历史气象评价值处于第四预设气象评价值区间时，设定对应的历史气象评价值为第四类别l4。

32、在本技术的一些实施例中，对历史气象评价值进行类别划分，还包括：

33、提取同一类别的历史气象评价值所涉及的历史气象数据的第一类指标因子、第二类指标因子和第三类指标因子；

34、将多个第一类指标因子、第二类指标因子以及第三类指标因子进行对比，计算相同指标因子之间的指标因子差异量；

35、若同一类别的不同历史气象评价值的相同指标因子的指标因子差异量不处于预设标准差异量区间内，则将对应的历史气象评价值进行再次分类，若均处于预设标准差异量区间内，则将对应的历史气象评价值归为同一类别；

36、将再次分类后所属同一类别的历史气象评价值对应的历史状态评价值进行排序，基于排序结果筛选出大于预设状态评价阈值的多个历史状态评价值，并将大于预设状态评价阈值的多个历史状态评价值对应的历史状态参数设定为对应类别的优选状态参数。

37、在本技术的一些实施例中，对优选状态参数进行分析，构建优选控制模型，包括：

38、对优选状态参数进行分析，得到优选状态参数对应的历史气象数据以及对应的历史控制参数；

39、将优选状态参数对应的历史气象数据作为输入项，将优选状态参数对应的历史控制参数作为输出项，进行神经网络训练，得到优选控制模型。

40、在本技术的一些实施例中，将预测气象数据输入至优选控制模型中，得到预设时段的多个实时控制参数，包括：

41、获取预设时段内的预测气象数据；

42、将预测气象数据输入指优选控制模型中，得到预设时段的多个实时控制参数；

43、对多个实时控制参数进行分析，根据控制参数－状态参数映射表，得到每个实时控制参数对应的历史状态参数；

44、根据历史状态参数生成对应实时控制参数的预测状态评价值，基于状态评价值－气象评价值映射表，得到预测状态评价值的气象评价值均值；

45、计算预测气象数据的预测气象评价值，根据预测气象评价值与气象评价值均值生成预测气象评价值差值；

46、若预测气象评价值差值大于预设气象评价值差值阈值，则剔除当前气象评价值均值对应的实时控制参数；

47、将剩余的实时控制参数进行仿真模拟。

48、在本技术的一些实施例中，，将仿真状态参数与预设标准状态参数进行对比，得到仿真状态差异特征，包括：

49、根据单轴跟踪装置与光伏组件的连接结构构建静态仿真模型；

50、根据单轴跟踪装置的历史控制策略中获取历史自变量因子的动态控制信息，并获取历史控制策略对应光伏组件的因变量因子的动态变化信息；

51、根据动态控制信息以及动态变化信息建立单轴跟踪装置的历史控制策略与光伏组件的动态关系；

52、将所述动态关系与静态仿真模型建立联系，构建光伏组件－单轴跟踪装置仿真模型；

53、基于光伏组件－单轴跟踪装置仿真模型对剩余的实时控制参数进行仿真模拟，得到仿真状态参数；

54、将仿真状态参数与对应的预设标准状态参数进行对比，得到多个仿真状态差异量，根据仿真状态差异量生成对应实时控制参数的仿真状态差异特征；

55、所述仿真状态差异特征为：

56、

57、其中，uf为第f个实时控制参数的仿真状态差异特征，db,f为第f个实时控制参数的第b个仿真状态差异量，d0b,f为第f个实时控制参数的第b个标准状态差异量，o为第f个实时控制参数的仿真状态差异量的数量。

58、在本技术的一些实施例中，对仿真状态差异特征进行对比，根据对比结果筛选出最优控制参数，包括：

59、对多个实时控制参数的仿真状态差异特征进行对比，根据对比结果得到实时控制参数的仿真状态差异特征的排序结果；

60、将排序第一的仿真状态差异特征对应的实时控制参数设定为最优控制参数，并根据最优控制参数生成预设时段内的控制策略。

61、本技术实施例的一种基于气象数据的单轴跟踪装置控制方法，与现有技术相比，其有益效果在于：

62、通过历史状态参数和历史气象数据，生成历史状态评价值和历史气象评价值，对历史气象评价值进行类别划分，得到每一类别的历史气象评价值对应的优选状态参数以及优选控制参数，根据优选控制参数构建优选控制模型，根据预测气象数据得到对应时段的实时控制参数，对实时控制参数进行仿真模拟，根据仿真模拟得到对应时段的最优控制参数，提高单轴跟踪装置应对不同气象情况的控制效果，保证单轴跟踪装置和光伏组件的安全稳定运行。

技术特征：

1.一种基于气象数据的单轴跟踪装置控制方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于气象数据的单轴跟踪装置控制方法，其特征在于，对历史参数集进行分析，得到历史状态评价值以及历史气象评价值，包括：

3.如权利要求2所述的基于气象数据的单轴跟踪装置控制方法，其特征在于，对历史参数集进行分析，得到历史状态评价值以及历史气象评价值，还包括：

4.如权利要求3所述的基于气象数据的单轴跟踪装置控制方法，其特征在于，对历史气象评价值进行类别划分，包括：

5.如权利要求4所述的基于气象数据的单轴跟踪装置控制方法，其特征在于，对历史气象评价值进行类别划分，还包括：

6.如权利要求5所述的基于气象数据的单轴跟踪装置控制方法，其特征在于，对优选状态参数进行分析，构建优选控制模型，包括：

7.如权利要求6所述的基于气象数据的单轴跟踪装置控制方法，其特征在于，将预测气象数据输入至优选控制模型中，得到预设时段的多个实时控制参数，包括：

8.如权利要求7所述的基于气象数据的单轴跟踪装置控制方法，其特征在于，将仿真状态参数与预设标准状态参数进行对比，得到仿真状态差异特征，包括：

9.如权利要求8所述的基于气象数据的单轴跟踪装置控制方法，其特征在于，对仿真状态差异特征进行对比，根据对比结果筛选出最优控制参数，包括：

技术总结
本申请公开了一种基于气象数据的单轴跟踪装置控制方法，包括：获取单轴跟踪装置的历史参数集；对历史参数集进行分析，得到历史状态评价值以及历史气象评价值，对历史气象评价值进行类别划分，并对同一类别的历史气象评价值对应的历史状态评价值进行排序，确定优选状态参数；构建优选控制模型，获取预设时段的预测气象数据，输入至优选控制模型中，得到预设时段的多个实时控制参数；对多个实时控制参数进行仿真模拟，得到每个实时控制参数的仿真状态参数，并得到仿真状态差异特征；根据仿真状态差异特征筛选出最优控制参数，提高单轴跟踪装置应对不同气象情况的控制效果，保证单轴跟踪装置和光伏组件的安全稳定运行。

技术研发人员：王重阳,康婷,付丽
受保护的技术使用者：德令哈阳光能源电力有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5