-
题名基于深度学习的光伏发电技术研究
- 1
-
-
作者
张词秀
-
机构
宁夏大学新华学院
-
出处
《科技资讯》
2024年第15期50-52,共3页
-
基金
宁夏大学新华学院科学研究基金“基于深度学习的光伏发电技术研究”(项目编号:22XHKY05)。
-
文摘
为了提高光伏发电系统运行效率,以阐述光伏发电技术概述为基础,分析光伏发电技术运行原理,明确其主要特征,为研究人员收集光伏发电系统运行数据打下坚实的基础。同时,进行光伏阵列污染图像分类模型仿真分析,通过建立光伏阵列污染图像分类模型,科学预测未来的天气条件,并根据预测结果调整光伏发电系统的工作状态,以提高其运行效率。实验结果表明:光伏阵列污染图像分类模型具有较高的准确性和可靠性;与传统方法相比,该模型在发电量预测方面具有良好的表现,能适应不同的天气条件和环境变化。未来,将进一步完善该模型,并探索其他深度学习算法的应用,进一步提高光伏发电系统的运行效率。
-
关键词
深度学习
光伏发电
光伏阵列污染图像
图像数据预处理
-
Keywords
Deep Learning
photovoltaics
photovoltaic array pollution image
image data preprocessing
-
分类号
TM615
[电气工程—电力系统及自动化]
-
