基于人工智能的太阳能光伏发电系统的应用

摘要：太阳能光伏系统是一种将太阳光转化为电能的装置，是一种清洁、可再生的能源解决方案，有助于减少对传统能源的依赖及对环境的影响。随着可再生能源的不断发展，太阳能光伏系统作为一种清洁且可持续能源解决方案逐渐受到重视。目前需要最大程度地释放太阳能的潜力并提高光伏系统效率，故人工智能技术成为关键。

关键词：人工智能；太阳能光伏发电系统；应用

中图分类号：TM615

文献标识码：A

引言

太阳能是指来自太阳的能量，它是一种清洁、可再生的能源。太阳能光伏发电是利用太阳辐射中的光子通过光伏效应转化为电能的过程。在光伏发电系统中，太阳能电池板将太阳光转化为直流电，然后通过逆变器将其转换为交流电以供使用。太阳能光伏发电具有许多优势，如无排放、可分布式发电和成本逐渐降低等。随着技术进步和政策支持的增加，全球范围内太阳能光伏发电装机容量不断增长，并且在未来有着广阔的发展前景。

1人工智能在太阳能光伏发电系统中的作用

人工智能在太阳能光伏发电系统中发挥着多种关键作用，有助于提高系统效率、可靠性及性能。具体作用包括：

①运行状态监测：人工智能可以实时监测太阳能光伏系统的运行状态，通过分析传感器数据识别潜在问题，提前发现设备故障，从而降低系统的维护成本。

②故障诊断和预测性维护：利用机器学习算法，系统可以学习设备的正常运行模式，检测并预测潜在故障，采取预防性维护措施，提高系统的可靠性和稳定性。

③能源产出预测：通过分析气象、日照、温度等数据，人工智能可预测太阳能光伏系统未来的能源产出，有助于更好地规划电力输送、储能及其与电网的互动。

④能源管理优化：人工智能可根据环境条件和系统状态智能调整光伏板的角度、逆变器的操作参数等，以最大化能源产出，优化能源利用效率。

⑤电池管理和优化：对于储能系统，人工智能可帮助管理电池的充电和放电过程，优化储能性能，延长电池寿命。

⑥智能电网集成：在分布式能源系统中，人工智能协调太阳能系统与电网之间的交互，确保平稳的能源流动，提高系统的响应速度。

人工智能在太阳能光伏发电系统中的应用提高了系统的智能化程度，优化了能源管理，降低了运营成本，增强了系统的可靠性和适应性，有助于推动可再生能源的广泛应用和普及。

2人工智能在太阳能光伏发电系统中的应用

2.1预测性维护

利用人工智能中的模型和算法对太阳能光伏发电系统数据进行分析，预测潜在的故障或性能下降情况，有助于提前采取维护措施，减少停机时间，提高系统可靠性。通过考虑多因素，光伏发电功率预测流程能够更全面地捕捉影响光伏系统性能的各种因素，提高预测的准确性和实用性。考虑多因素的光伏发电功率预测流程步骤：收集与光伏系统运行相关的各种数据，包括历史发电功率数据、气象数据（如太阳辐射、温度、风速等）、系统参数（如光伏板类型、朝向、倾斜角度等）等。对收集到的数据进行预处理，确保数据质量和一致性，为后续建模做准备。提取有关光伏系统发电的特征变量，选择和创建适当的特征，提高模型的准确性；建立机器学习模型（如回归模型、支持向量机、神经网络等）和统计模型，采用最小二乘支持向量机的学习过程，对影响因素数据值进行归一化处理。使用验证集对模型进行验证，评估其预测性能。使用训练好的模型对未来光伏系统发电功率进行预测并生成报告，需定期监测、更新模型的性能数据。

2.2智能监控与远程管理

通过人工智能监控与远程管理，太阳能光伏发电系统的运行可以更加智能化、高效、可靠，系统维护和管理变得更加便捷。启动ＬａｂＶＩＥＷ程序，进行系统初始化，包括设备连接、传感器校准等操作。配置ＶＩＳＡ串口，用于实时显示太阳能光伏系统的各项参数，如光照强度、温度、电流、电压等数据。通过ＬａｂＶＩＥＷ中的数据采集工具获取各个传感器的实时数据，设定报警阈值，监测系统参数是否超过预定范围。如果检测到异常，触发报警机制，如弹出警告窗口或通过其他通知方式提醒用户。将采集到的数据存储到数据库或文件中，以便进行历史数据的查询和分析。通过ＬａｂＶＩＥＷ的图形化编程界面，用户可以方便地进行操作，令太阳能光伏系统的监控系统设计更加直观、灵活。

2.3智能化区块链的应用

利用云计算和物联网技术，远程调整系统参数，可提高系统的可靠性和响应速度。区块链可用于光伏系统的资产管理和监控。将区块链技术与光伏发电系统集成，实现无缝、可追溯、分布式能源管理。光伏模块收集、转换和存储太阳能，并将能量传送到控制器的配电箱。经过逆变器后，传输到各种信息接收器。通过微机处理中心进行处理，发送到ＰＣ和智能手机，帮助人们及时获取作物信息，智能收集、识别和管理有关植物和病虫害类型的各种数据。无线网络模块在不同的温室中具有用于自动网络调整和构建的终端节点。因此可利用智能化区块链完成物联网与大棚内发电系统的连接，实现云端控制。

2.4光伏产业政策市场强化互动

首先，政府应制定明确的政策框架和规划。政府可以出台支持太阳能光伏发电的法律法规，并设立专门机构负责监管和管理。同时，建立长期稳定的补贴机制和奖励措施，鼓励企业和个人投资光伏项目。此外，政府还可以通过招标、竞价等方式来引导市场需求，促进行业健康有序发展。第二，要加强产业链协同合作。政府可以组织各个环节的企业进行合作与交流，促进技术创新和资源共享。例如，在研究开发阶段，可以鼓励科研机构与企业合作开展项目；在生产制造阶段，可以建立供应链管理体系，提高生产效率和产品质量；在销售与服务阶段，则可以加强渠道建设和售后服务支持。

2.5建筑集成光伏技术

建筑集成光伏技术是将光伏发电系统与建筑相结合的一种技术，可以在保证建筑外观和功能的同时，实现建筑的可持续发展和节能减排。这种技术包括将光伏电池集成到建筑的外墙、屋顶、窗户等部位，以及将光伏发电系统与建筑的暖通、空调、照明等系统相结合，实现能源的多元化利用。

2.6 故障诊断技术

在建筑光伏发电系统的功能实现中，故障诊断技术发挥着至关重要的影响作用。在实际投入使用的过程中，逆变器以及光伏组件等极易面临老化以及破损等故障。若是无法及时对这些故障进行诊断与处理，则很大程度上妨碍系统功能运转的稳定性与电能产生的效率。因此，应当重视故障诊断技术的发展，根据故障类型的差异，合理选择数据分析软件、红外热像仪等诊断技术，及时找到故障位置及故障原因，进而有针对性地采取排障措施，尽快让系统恢复到正常工作状态。

结束语

人工智能在太阳能光伏发电系统的应用为清洁能源领域注入了新的活力。结合人工智能技术，太阳能光伏系统能够实现智能化、高效化的运行和管理，为可再生能源的发展带来新的可能。智能预测算法使系统能够更准确地预测天气条件，优化电池充放电控制，应对天气变化对系统性能的影响，这种智能优化有助于提高系统的稳定性和可靠性，从而更好地满足电力需求，实时监测和智能控制提高了发电效率。基于人工智能的太阳能光伏发电系统不仅有助于提高能源利用率，还推动了清洁能源技术的不断创新。随着技术的不断发展，太阳能光伏系统在人工智能的引领下将实现更大的发展。

参考文献：

[1]应栋善．基于太阳能的光伏发电系统研究[J].电气技术与经济，2019（03）：60-63.

[2]许国泽．考虑多因素影响的光伏发电功率智能预测研究[J].自动化技术与应用，2014，42（07）：878-885.

[3]张安莉，谢檬，苏晨，等．基于ＬａｂＶＩＥＷ的太阳能光伏发电监控系统设计[J].计算机测量与控制，2023（09）：117-119.