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摘要：本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及基于数据分析的周期清洗智能化管理系统，包括多元数据适应调整模块、特征分析提取模块、周期清洗预测模块以及预测评估优化模块；通过对光伏电站的历史数据进行全面的适应性调整，减少环境因素和清洗活动对数据的干扰；通过特征提取，构建多维特征空间，以支持后续的预测分析；通过利用时间序列分析技术建立预测模型，用于确定最佳清洗周期，减少不必要的清洗操作，降低运维成本；通过将预测模型的最佳清洗周期与实时监测数据进行评估分析，确保模型始终保持较高的预测准确性。本发明用于解决当前光伏电站清洗效率不高和智能化管理不足的技术问题。

主权项：1.基于数据分析的周期清洗智能化管理系统，其特征在于：包括多元数据适应调整模块、特征分析提取模块、周期清洗预测模块以及预测评估优化模块；多元数据适应调整模块用于对光伏电站历史数据进行补偿和处理；多元数据适应调整模块包括第一复合补偿单元、第二复合补偿单元以及清洗频率处理单元；特征分析提取模块用于根据补偿处理数据进行特征提取，构建多维特征空间；特征分析提取模块包括第一复合特征提取单元、第二复合特征提取单元以及清洗活动特征提取单元；周期清洗预测模块用于基于构建的多维特征空间进行时间序列分析，建立预测模型确定最佳清洗周期；预测评估优化模块用于将预测模型的最佳清洗周期与实时监测数据进行评估分析，并判断模型预测的准确性；其中，第一复合补偿单元用于对获取的历史温度数据和历史湿度数据进行补偿分析的过程包括：将光伏电站历史温度数据和历史湿度数据分别标记为和；提取历史温湿度数据的数值，并进行复合补偿分析： ，式中，表示历史温湿度复合补偿后的输出功率，反映温湿度对光伏板输出功率的影响程度；表示在历史温湿度观测条件下光伏板的原始输出功率；分别表示温度和湿度的敏感度系数；分别表示参考温度值和参考湿度值；第二复合补偿单元用于对获取的历史光强度和历史角度数据进行补偿分析的过程包括：将光伏电站历史光强度数据和历史角度数据分别标记为和；提取历史光强度和历史角度数据的数值，并进行复合补偿分析： ，式中，表示历史光强度和历史角度复合补偿后的输出功率；表示在历史光强度和历史角度条件下的光伏板的原始输出功率；表示光强度参考值；表示最优角度；分别表示光强度和角度的敏感度指数；清洗频率处理单元用于对获取的历史清洗频率进行处理分析的过程包括：设定存在次历史清洗记录，每次清洗记录包含清洗时间点、清洗前和清洗后光伏板的平均输出功率以及清洗成本；使用清洗频率处理公式进行分析：，，式中，表示清洗优化功率指标；表示第次清洗后光伏板平均输出功率的提升；表示每次清洗后输出功率提升与清洗成本的比值，即单位成本清洗后输出功率的提升量；为衰减因子，用于表示清洗效果随时间的衰减程度；表示清洗效果衰减率，且；表示两次清洗之间的时间间隔；表示清洗效果长期衰减的平均值，用于评估清洗活动对光伏板性能的长期影响；表示清洗时间点标识或索引；第一复合特征提取单元用于根据第一复合补偿单元的补偿分析结果进行特征提取的过程包括：结合温湿度复合补偿后的输出功率，获取若干输出功率的数据组，并进行第一复合特征提取： ，式中，表示第一复合特征值；表示观测次数；表示观测索引下标；表示第组历史温度数据；表示第组历史湿度数据；表示第组历史观测的输出功率；第二复合特征提取单元用于根据第二复合补偿单元的补偿分析结果进行特征提取的过程包括：收集光伏板在不同光强度和角度下复合补偿后的输出功率及对应的时间戳；假设复合补偿后的输出功率受光强度和角度的周期性变化影响，则使用周期性函数捕捉光强度和角度对光伏板输出功率的周期性变化： ，，，，式中，表示被近似为傅里叶级数；表示傅里叶级数的阶数；表示谐波分量的阶数索引，用于遍历1到的所有谐波分量；表示周期长度；为傅里叶系数，分别表示输出功率的平均值、输出功率随时间变化的偶次谐波分量以及输出功率随时间变化的奇次谐波分量，反映了输出功率随时间变化的周期性特征；表示以为变量的微小增量，对时间戳的微分进行积分；定义第二复合特征值为傅里叶系数向量： ；清洗活动特征提取单元用于根据清洗频率处理单元的处理分析结果进行特征提取的过程包括：结合清洗优化功率指标进行计算分析： ，式中，表示清洗活动特征值；表示即时功率恢复率，即清洗后光伏板功率的快速恢复情况，用于反映清洗活动的即时效果；表示长期性能稳定系数，用于分析清洗后光伏板性能的长期稳定性；整合第一复合特征值、第二复合特征值以及清洗活动特征值，形成一个多维特征向量集合，并构成多维特征空间；其中，每个特征向量都是多维特征空间中的一个点；周期清洗预测模块根据构建的多维特征空间进行时间序列分析，建立预测模型确定最佳清洗周期的过程包括：从原始数据集中抽取多个训练样本集，每个样本集用于构建一棵决策树；其中，从原始数据集的单个样本中提取所有多维特征向量集合，即多维特征空间中的点；其中，原始数据集表示用于训练预测模型的历史数据集合，包括历史温度、湿度、光强度、角度以及清洗频率数据；在构建每棵决策树时，随机选择个部分特征作为候选特征集，并基于候选特征进行树的生长；其中，表示随机选择的特征数量作为候选特征集的大小；每棵决策树根据输入的特征向量进行预测，即多维特征空间中的一个点，并输出一个预测结果；利用随机森林进行预测的过程为： ，式中，表示随机森林在时间序列对最佳清洗周期进行预测的最终预测值；表示随机森林预测过程的函数，接收多维特征向量和随机森林中所有决策树的集合，并作为输入，同时输出最佳清洗周期的预测值；表示在时间序列的多维特征向量，包含第一复合特征值、第二复合特征值以及清洗活动特征值；表示随机森林中树的总数。

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百度查询： 鼎晟光伏能源有限公司 基于数据分析的周期清洗智能化管理系统