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申请/专利权人：华能阜新风力发电有限责任公司

摘要：本发明公开了基于光伏组件的MPPT光伏功率优化方法及系统，涉及光伏功率优化技术领域，包括，收集光伏信号，并对采集的信号进行分析；基于深度学习算法，通过学习历史数据和实时环境数据，预测未来光照和温度变化趋势，并生成对应的功率点预测模型；利用边缘计算设备，在本地处理所述数据并实施控制，根据生成的MPPT控制策略实时调整光伏组件的输出功率；通过强化学习算法，对光伏组件的安装布局进行优化。本方法通过引入深度学习模型结合动态步长调整与扰动观察策略，实现了光伏系统在复杂环境下对最大功率点的精准、高效跟踪，有效提高了功率输出的稳定性和响应速度。该方法减少了功率波动和损耗，显著提升了光伏发电系统的整体能效。

主权项：1.基于光伏组件的MPPT光伏功率优化方法，其特征在于：包括，对光伏组件进行输入输出信号的实时采集，将采集到的信号传输至数据处理模块，数据处理模块利用神经网络算法对采集的数据进行分析，评估光伏组件的当前状态；基于深度学习模型，通过学习历史数据和实时环境数据，预测未来光照和温度变化趋势，并生成对应的功率点预测模型；利用边缘计算设备，在本地处理所述数据并实施控制，根据生成的MPPT控制策略实时调整光伏组件的输出功率；通过强化学习算法，对光伏组件的安装布局进行优化，以实现光伏系统的功率输出最优化；所述利用神经网络算法对采集的数据进行分析包括，通过对光伏系统的历史运行数据和实时环境数据进行学习，捕捉不同环境条件下光伏组件功率输出的变化规律，并通过时间序列分析预测未来的功率波动；所述预测模型根据光照强度、温度、组件当前输出的电压、电流参数进行训练；所述利用神经网络算法对采集的数据进行分析还包括，假设输入的多传感器信号为，定义输入信号矩阵，其中为传感器数量，为时间窗口内的采样点数量，每个传感器的信号表示为；CNN用于对输入信号进行特征提取，定义卷积核作为第层卷积核，其中为卷积核的宽度，为卷积核的高度，卷积操作表示为： ，其中，为第层的特征图，为激活函数，为偏置项，表示卷积操作；通过CNN的多层卷积和池化操作，提取信号中的特征，生成高维度的特征向量，其中为特征维度；提取特征向量后，利用贝叶斯估计方法对不同传感器信号之间的关联性进行分析，假设每个传感器的特征分布为一个条件概率分布，贝叶斯公式表示为： ，其中，和分别为来自第和第个传感器的特征向量，为条件概率，表示在已知的情况下出现的概率，为的概率，为的概率；为了增强贝叶斯估计的效果，引入先验信息，将不同传感器的信号相关性整合为加权模型： ，其中，为权重系数，用于调整先验和观测数据之间的平衡；表示先验分布，表示对传感器i的特征分布的先验假设；为了滤除噪声，系统对特征向量进行卡尔曼滤波处理，卡尔曼滤波器的状态方程和观测方程分别为: ， ，其中，为状态转移矩阵，为观测矩阵，为过程噪声，为观测噪声，卡尔曼滤波的更新方程为:预测步骤: ，更新步骤: ，其中，为卡尔曼增益，为过程噪声协方差矩阵，为观测噪声协方差矩阵；为卡尔曼滤波中对时刻特征向量的协方差矩阵；为经过更新后的特征向量，结合了预测和观测数据的校正；为卡尔曼滤波中对时刻特征向量的预测值；为对角线元素为1的矩阵，非对角线元素为0；通过当前滤波器，滤除信号中的随机噪声，得到平滑的特征向量，为后续功率预测与MPPT控制提供输入数据。

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