基于物联网的光伏管理系统的制作方法

本发明涉及光伏管理，具体涉及了一种基于物联网的光伏管理系统。

背景技术：

1、光伏发电是利用半导体界面的光生伏特效应而将光能直接转变为电能的一种技术，主要由太阳能电池板、控制器和逆变器三大部分组成，主要部件由电子元器件构成。太阳能电池经过串联后进行封装保护可形成大面积的太阳电池组件，再配合上功率控制器等部件就形成了光伏发电装置。近年来，随着太阳能技术得到越来越广泛的应用，在全球大气污染日益突出的环境下，光伏发电系统作为可再生能源、能够维持长远的可持续发展的作用显得尤为重要。

2、光伏发电受环境影响，不同地区光照度、光照时长、温度、湿度等因素不同，都会对发电量产生影响。因此，根据环境的变化，在不同地区不同时段，光伏发电所产生的电量均不一定相同。因此在日常使用时，难以对光伏发电量进行预测，只能根据历史数据对发电量进行经验总结。

技术实现思路

1、本发明所解决的技术问题在于提供一种基于物联网的光伏，能够对光伏发电的发电量进行预测。

2、本发明提供的基础方案：一种基于物联网的光伏管理系统，包括发电采集模块、环境采集模块、数据存储模块、数据分析模块、气象获取模块以及发电预测模块；

3、发电采集模块，用于采集光伏板的每日发电量；

4、环境采集模块，用于检测光伏板工作时的环境参数，所述环境参数包括光照度、光照时长、温度以及湿度；

5、数据存储模块，用于将光伏板每日发电量与环境参数关联存储；

6、数据分析模块，用于将环境参数与每日发电量输入至神经网络模型训练，得到环境-发电量预测模型；

7、气象获取模块，用于获取回来时段的环境参数；

8、发电预测模块，将未来时段的环境参数输入至环境-发电量预测模型，得到未来时段的预测发电量。

9、本发明的原理及优点在于：在使用过程中，对光伏板每日的发电量进行统计。同时记录下光伏板工作时的环境参数。光照度、光照时长、温度、湿度会对光伏板的发电量造成直接影响，因此对这些环境参数进行采集。通过收集多日的发电量数据以及环境参数，作为样本数据，将每日的环境参数和发电量输入至神经网络模型中进行训练，得到环境-发电量的预测模型。后续通过天气预报等方法获取到未来时段的环境参数，将环境参数输入至预测模型中后，便能够得到预测的光伏发电发电量。

10、本方案在光伏组件部署好后，采集当地的环境和发电量，将采集得到的当地环境与发电量作为样本数据进行模型训练，从而能够根据当地的气象数据对未来时段的发电量进行预测，使得用户能够对未来时段的光伏发电有更加清晰的了解。

11、进一步，还包括用电采集模块、用电预警模块；

12、用电采集模块，用于采集负载的单日用电量，并计算用户周期内的平均用电量；

13、用电预警模块，用于当未来时段的预测发电量小于平均用电量时，向用户发送预警信息。

14、通过对用户的单日用电量进行采集，计算用户近期内的平均用电量，当未来时段的预测发电量小于平均用电量时，向用户发送预警信息，即告知用户未来时段的光伏所发电量将小于用电量，便于用户提前做好用电规划，在实际用电时避免非必要的用电，或者是切换市电。

15、进一步，还包括储能采集模块；

16、储能采集模块，用于采集储能设备的储备电量；

17、用电预警模块，还用于当未来时段的预测电量小于平均用电量，且预测电量与平均用电量的差值高于储备电量时，才向用户发送预警信息。

18、光伏发电时，多余产生的电量可通过储能设备进行存储。当预测得到的预测电量小于平均用电量时，可通过储能设备对确实的电量进行弥补。若是预测电量与平均用电量的差值小于储备电量，则是通过储能设备存储的电量满足预测电量与平均用电量的缺口，所以此时无需进行预警。当预测电量与平均用电量的差值大于储备电量时，则是无法满足缺口，所以便进行预警。

19、进一步，还包括参数修正模块，参数修正模块包括数据识别模块以及数据校正模块；

20、数据识别模块，用于对每日采集得到的环境参数与获取得到的环境参数进行比对，并根据比对结果确定环境参数的校正系数；

21、数据校正模块，用于根据校正系数对未来时段的环境参数进行校正。

22、采集得到的环境参数是在光伏组件工作过程中实际采集得到的环境参数。获取得到的环境参数是在过去获取到的，用于进行预测的环境参数。由于获取得到的环境参数主要通过天气预报等形式进行获取，获取得到的环境参数本身也是通过预测得到，因此会与实际的环境参数之间存在一定的误差。通过将每日的实际的环境参数，与之前获取得到的环境参数进行比对，得出校正系数，之后根据校正系数对获取得到的未来时段的环境参数进行校正，从而使得在进行发电量预测时，预测结果更加准确。

23、进一步，还包括用电切换模块；

24、用电切换模块，用于在向用于发出预警信息后，根据预测电量、储能电量、平均用电量计算用电缺口时间，并在用电缺口时间前，判断当日用电量是否达到平均用电量的当日比例，若达到，则将供电模式切换为市电供电。

25、若发出预警信息，则是需求的用电量小于预测发电量和储能电量，若是在计算出若按照当日平均用电量是否达平均用电量的当日比例，例如每天平均用电量为10度，在12点时判断用电量是否达到5度，若是则说明用户未对用电作出调整，自动将供电模式自动切换为市电供电。

26、进一步，还包括发电识别模块；

27、发电识别模块，用于采集到当日的每日发电量后，根据当日环境数据，查询与当日环境数据最接近的历史存储的日期的每日发电量，标记为比对发电量，判断当日的每日发电量与比对发电量的差值是否在预设的误差范围内，若不在则向用户发送预警信息。

技术特征：

1.基于物联网的光伏管理系统，其特征在于：包括发电采集模块、环境采集模块、数据存储模块、数据分析模块、气象获取模块以及发电预测模块；

2.根据权利要求1所述的基于物联网的光伏管理系统，其特征在于：还包括用电采集模块、用电预警模块；

3.根据权利要求2所述的基于物联网的光伏管理系统，其特征在于：还包括储能采集模块；

4.根据权利要求3所述的基于物联网的光伏管理系统，其特征在于：还包括参数修正模块，参数修正模块包括数据识别模块以及数据校正模块；

5.根据权利要求4所述的基于物联网的光伏管理系统，其特征在于：还包括用电切换模块；

6.根据权利要求5所述的基于物联网的光伏管理系统，其特征在于：还包括发电识别模块；

技术总结本发明涉及光伏管理技术领域，具体涉及了一种基于物联网的光伏管理系统。包括发电采集模块、环境采集模块、数据存储模块、数据分析模块、气象获取模块以及发电预测模块；发电采集模块，用于采集光伏板的每日发电量；环境采集模块，用于检测光伏板工作时的环境参数，所述环境参数包括光照度、光照时长、温度以及湿度；数据存储模块，用于将光伏板每日发电量与环境参数关联存储；数据分析模块，用于将环境参数与每日发电量输入至神经网络模型训练，得到环境‑发电量预测模型；气象获取模块，用于获取回来时段的环境参数；发电预测模块，将未来时段的环境参数输入至环境‑发电量预测模型，得到未来时段的预测发电量。能够对光伏发电的发电量进行预测。技术研发人员：吴扬华,杨升东,杨平,邓贵平,张志伟受保护的技术使用者：贵州长通电气有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/23