[发明专利]一种基于BP神经网络的太阳能电池板故障诊断方法及装置

说明书

本发明提供一种基于BP神经网络的太阳能电池板故障诊断方法及装置，所述方法包括：采集太阳能电池板的运行数据，并对采集的数据进行预处理后制作成训练数据集和测试数据集；通过BP神经网络算法对预处理后的训练数据集进行训练，建立测试太阳能电池板的BP神经网络模型，将测试数据集输入到经过训练后的BP神经网络模型进行计算，计算得到太阳能电池板的输出功率；通过比较太阳能电池板实际输出功率和BP神经网络模型计算得到的输出功率，判断太阳能电池板是否存在故障。本发明不仅可以提高太阳能电池板故障诊断的效率和准确度，还可以降低维修成本，提高太阳能电池板的使用寿命和发电效率。

技术领域

本发明涉及太阳能电池板技术领域，具体地，涉及一种基于BP神经网络的太阳能电池板故障诊断方法及装置。

背景技术

太阳能电池板是一种将太阳能转化为电能的设备，广泛应用于太阳能光伏发电领域。然而，由于环境变化、设备老化等原因，太阳能电池板在使用过程中可能会出现各种故障，如暗电流增加、输出功率下降、热斑等，这些故障将会影响太阳能电池板的发电效率和寿命。

目前，太阳能电池板故障诊断方法主要包括传统的电路分析法、光谱分析法、电化学分析法等。这些方法存在一定的局限性，如需要专业的设备和技能、测量结果易受干扰、故障诊断时间长等。另外，现在的技术检测太阳能电池板故障成本太高，需要购买昂贵的仪器设备，而且需要消耗大量的人力资源，不利于大规模推广。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于BP神经网络的太阳能电池板故障诊断方法及装置，本发明不仅可以提高太阳能电池板故障诊断的效率和准确度，还可以降低维修成本，提高太阳能电池板的使用寿命和发电效率。

为解决上述问题，本发明的技术方案为：

一种基于BP神经网络的太阳能电池板故障诊断方法，包括以下步骤：

采集太阳能电池板的运行数据，并对采集的数据进行预处理后制作成训练数据集和测试数据集；

通过BP神经网络算法对预处理后的训练数据集进行训练，建立测试太阳能电池板的BP神经网络模型，将测试数据集输入到经过训练后的BP神经网络模型进行计算，计算得到太阳能电池板的输出功率；

通过比较太阳能电池板实际输出功率和BP神经网络模型计算得到的输出功率，判断太阳能电池板是否存在故障。

优选地，所述采集太阳能电池板的运行数据，并对采集的数据进行预处理后制作成训练数据集和测试数据集的步骤中，所述太阳能电池板运行数据包括输出电压、输出电流、环境温度、太阳辐射强度、气象数据、时间数据，所述预处理操作包括数据归一化、数据清洗和数据分割操作。

优选地，所述通过BP神经网络算法对预处理后的训练数据集进行训练，建立测试太阳能电池板的BP神经网络模型，将测试数据集输入到经过训练后的BP神经网络模型进行计算，计算得到太阳能电池板的输出功率的步骤中，所述BP神经网络算法包括将预处理后的太阳能电池板运行数据包括输出电压、输出电流、环境温度、太阳辐射强度，气象数据、时间数据6个神经元的层作为输入层，一个用于从输入数据中提取有用特征的隐藏层，设置一个包含1个神经元的输出层，用于输出太阳能电池板的测试功率。

优选地，所述隐藏层节点数目是通过公式计算出来的，隐藏层节点计算公式为其中y是隐藏层节点数目，r是输入层节点数目，c是输出层节点数目，a是0-10以内的可调节参数。

优选地，所述通过BP神经网络算法对预处理后的训练数据集进行训练，建立测试太阳能电池板的BP神经网络模型，将测试数据集输入到经过训练后的BP神经网络模型进行计算，计算得到太阳能电池板的输出功率的步骤中，所述BP神经网络算法实施过程包括以下步骤：

初始化网络参数；

将输入数据送入神经网络，计算每个神经元的输出值，逐层计算直到输出层，得到神经网络的预测结果；