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申请/专利权人：宁波欧达光电有限公司
摘要：本发明涉及光伏功率预测领域，尤其涉及一种光伏组件功率损失预测方法、系统、设备及存储介质。该方法包括以下步骤：获取光伏面板多方位监测图像；基于光伏面板多方位监测图像生成实时光伏面板阴影区域图像；对实时光伏面板阴影区域图像进行多帧时序分割处理，得到阴影区域图像序列；对阴影区域图像序列进行阴影区域形态特征识别，生成面板阴影形态特征数据；基于面板阴影形态特征数据进行阴影迁移演变预测，生成阴影区域预测数据；基于阴影区域预测数据构建动态阴影趋势场；对光伏面板多方位监测图像标记多个光伏组件节点；对多个光伏组件节点进行组件空间布局分析，生成光伏组件空间布局数据。本发明实现了高效、准确的功率损失预测。
主权项：1.一种光伏组件功率损失预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取光伏面板多方位监测图像；基于光伏面板多方位监测图像生成实时光伏面板阴影区域图像；对实时光伏面板阴影区域图像进行多帧时序分割处理，得到阴影区域图像序列；步骤S2：对阴影区域图像序列进行阴影区域形态特征识别，生成面板阴影形态特征数据；基于面板阴影形态特征数据进行阴影迁移演变预测，生成阴影区域预测数据；基于阴影区域预测数据构建动态阴影趋势场；步骤S3：对光伏面板多方位监测图像标记多个光伏组件节点；对多个光伏组件节点进行组件空间布局分析，生成光伏组件空间布局数据；根据光伏组件空间布局数据构建光伏组件拓扑图；步骤S4：获取光伏组件工作参数；基于阴影区域图像序列及光伏组件拓扑图以提取动态阴影覆盖下的组件节点；基于光伏组件工作参数对动态阴影覆盖下的组件节点进行阴影覆盖功率衰减计算，以生成光伏组件功率衰减数据；步骤S5：对动态阴影覆盖下的组件节点进行全局时序功率计算，以得到面板输出功率波动数据；对光伏组件功率衰减数据及面板输出功率波动数据进行功率损失特征定量分析，生成光伏组件功率损失特征参数；步骤S6：基于光伏组件拓扑图对动态阴影趋势场进行拓扑映射处理，以构建组件动态阴影趋势模型；基于光伏组件功率损失特征参数对组件动态阴影趋势模型进行功率损失预测，从而得到组件功率损失预测结果。
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权利要求：
百度查询： 宁波欧达光电有限公司 光伏组件功率损失预测方法、系统、设备及存储介质
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