[发明专利]一种光伏电站智能清洗决策系统的建立方法

权利要求书

1.一种光伏电站智能清洗决策系统的建立方法，其特征在于：依次包括如下步骤：

1）计算灰尘遮挡损失：采用实地监测方式，选取光伏电站中一组或多组具有代表性的光伏阵列作为对比组，在对比组周围选取一组或多组光伏阵列作为参照组，对对比组和参照组分别进行实时发电量监测，并在实时发电量监测过程中对对比组进行定时清洗，对对比组的实时发电量监测结果与相同环境下自然积灰的参照组的实时发电量监测结果进行对比，计算得到对比组的灰尘遮挡损失率；

2）气象预测：采用实地监测与外接气象数据互补的方式，实时获取电站区域气象情况和太阳辐射情况，为发电量预测提供支持；

3）步骤1）和步骤2）结束后，进行发电量预测：根据所有光伏阵列的发电量情况，结合灰尘遮挡损失率，分别计算对比组的发电量变化情况和参照组的发电量变化情况，预测整个光伏电站在一个清洗周期内的发电能力；

4）步骤3）结束后，反馈最佳的清洗周期：收集步骤1）、步骤2）和步骤3）中所有处理结果，通过计算一个清洗周期内光伏电站总发电量收益函数与清洗成本函数之差的最大值，向电站人员反馈最佳的清洗周期，从而达到自动决策和智能清洗的目的。

2.根据权利要求1所述的光伏电站智能清洗决策系统的建立方法，其特征在于：步骤2）中外接气象数据来源包括气象数据库和代表性气象站，气象数据库外接于国家气象部门，代表性气象站建立在光伏电站的场区内，代表性气象站包括太阳总辐射仪、环境温湿度传感器和风速仪。

3.根据权利要求1或2所述的光伏电站智能清洗决策系统的建立方法，其特征在于：实施步骤1）之前，对光伏阵列的灰尘遮挡损失率进行一段时间的监测。

4.根据权利要求3所述的光伏电站智能清洗决策系统的建立方法，其特征在于：步骤1）中对比组的监测电流为A₁，参照组的监测电流为A₂，电流值偏差为Δ，则Δ=（A₁－A₂）/A₂。

5.根据权利要求4所述的光伏电站智能清洗决策系统的建立方法，其特征在于：步骤3）中进行理论发电量和实际发电量计算，其中，第一天理论发电量为Q₁，第n 天理论发电量为Q_n，Q_n= n×Q_n-1/（n－1），第n天灰尘遮挡损失率为Δ_n，第一天实际发电量预测值为q₁，第n天实际发电量预测值为q_n，q₁= Q₁，q_n= Q_n ×（1－Δ_n），n≥2。

6.根据权利要求5所述的光伏电站智能清洗决策系统的建立方法，其特征在于：步骤4）中光伏电站总发电量收益函数与清洗成本函数之差为f（T, Δ），其中f（T, Δ）=（q_n－C）/ T，C为固定的清洗成本，T为清洗周期，n=1时，q₁采用实际监测值预测第二日至第n日的实际发电量值，并计算目标函数值，第二日起，采用算法预测值逐日迭代，更新预测趋势，寻找函数最大值点的范围，从而确定最佳清洗周期T的值。