[发明专利]基于人工智能的光伏机器人清理模式调节方法与系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的光伏机器人清理模式调节方法，其特征在于，该方法包括：

根据由清理次数和每次清理前后脏污面积的变化差异拟合的函数曲线分析当前清理模式的清洁效果，所述清理次数表示所述光伏机器人沿同一方向从电池板的一端清理至另一端为一次清理，所述脏污面积是利用神经网络检测所述电池板脏污所获得的所述脏污面积；

当所述脏污面积的变化差异逐渐减小时，通过所述模式等级调节模型调节所述当前清理模式的等级；当所述脏污面积的变化差异逐渐增大时，保持所述当前清理模式；当所述脏污面积的变化差异不再变化时，计算所述当前清理模式下的清洁效益，根据所述清洁效益利用所述模式等级调节模型调节所述当前清理模式的等级；所述模式等级调节模型与所述等级、所述脏污面积的变化差异呈正相关关系。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获得所述脏污面积之后，包括以下步骤：

当所述脏污面积大于或等于第一阈值时，对当前所述电池板进行清理；

当所述脏污面积小于第一阈值时，清理下一块所述电池板。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述清洁效益利用所述模式等级调节模型调节所述当前清理模式的等级，包括：

当所述清洁效益大于或等于第二阈值时，保持所述当前清理模式；

当所述清洁效益小于第二阈值时，通过所述模式等级调节模型调节所述当前清理模式的等级。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述清洁效益的计算方法为：

其中，p为所述清洁效益；R为所述当前清理模式下的清理次数；ΔS_i为第i个所述清理前后脏污面积的变化差异；S_i为第i个清理前的所述脏污面积。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模式等级调节模型为：

其中，表示向上取整；LV为调节后的清理模式的等级；ΔS_last为调节所述当前清理模式前最后一次清理得到的所述脏污面积的变化差异；M为在最高等级清理模式下所述脏污面积的变化差异的最大值。

6.一种基于人工智能的光伏机器人清理模式调节系统，其特征在于，该系统包括：

数据分析单元，用于根据由清理次数和每次清理前后脏污面积的变化差异拟合的函数曲线分析当前清理模式的清洁效果，所述清理次数表示所述光伏机器人沿同一方向从电池板的一端清理至另一端为一次清理，所述脏污面积是利用神经网络检测所述电池板脏污所获得的所述脏污面积；

模式调节单元，用于当所述脏污面积的变化差异逐渐减小时，通过模式等级调节模型调节所述当前清理模式的等级；当所述脏污面积的变化差异逐渐增大时，保持所述当前清理模式；当所述脏污面积的变化差异不再变化时，计算所述当前清理模式下的清洁效益，根据所述清洁效益利用所述模式等级调节模型调节所述当前清理模式的等级，所述模式等级调节模型与所述等级、所述脏污面积的变化差异呈正相关关系。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述数据分析单元中在所述获得所述脏污面积之后，包括：

第一分析单元，用于当所述脏污面积大于或等于第一阈值时，对当前所述电池板进行清理；

第二分析单元，用于当所述脏污面积小于第一阈值时，清理下一块所述电池板。

8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述模式调节单元，包括：

第一判断单元，用于当所述清洁效益大于或等于第二阈值时，保持所述当前清理模式；

第二判断单元，用于当所述清洁效益小于第二阈值时，通过所述模式等级调节模型调节所述当前清理模式的等级。

9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述模式调节单元中所述清洁效益的计算方法为：

其中，p为所述清洁效益；R为所述当前清理模式下的清理次数；ΔS_i为第i个所述每次清理前后脏污面积的变化差异；S_i为第i个所述脏污面积。

10.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述模式调节单元中所述模式等级调节模型为：

其中，表示向上取整；LV为调节后的清理模式的等级；ΔS_last为调节所述当前清理模式前最后一次清理得到的所述脏污面积的变化差异；M为在最高等级清理模式下所述脏污面积的变化差异的最大值。