一种海洋船舶光伏面板最佳工作角度神经网络预测方法

技术领域

本发明涉及船舶新能源光伏技术领域，具体涉及一种海洋船舶光伏面板最佳工作角度神经网络预测方法。

背景技术

航运业的节能减排技术早已引起了国内外的广泛关注。海洋环境保护委员会(MEPC)在2019年5月为新造船设定了更严格的排放目标，并同时规定至2050年温室气体排放量要减少50％；为有效实施气体减排标准规定，伴随不可再生资源问题的愈加突出和人民群众日益高涨的环保热情，新能源船舶已经成为将来船舶能源发展的主要方向，而其中将清洁能源作为船舶的辅助能源非常具有典型意义。它能够最大化的利用绿色能源，为船舶的各类设施提供充足的能量来源，在减少主机能量消耗的同时也确保船舶能够顺利航行。太阳能一般是利用装配在船舶上的能量收集装置不断转化能量，然后对其进行利用，它是当前前景非常理想的船用新能源。

受海浪波动的影响，海洋船舶光伏系统的输出功率处于剧烈波动状态，且发出的功率也不能维持在最佳状态。该现象显著影响船舶电力系统的电能质量和电池寿命。陆地上的追日系统无法适应船舶的运行工况，而目前这部分的研究尚处于空白阶段。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于：针对现有的船舶航行受海浪波动以及太阳位置变化引起的光伏电池输出功率无法达到最大值以及波动问题，提供了一种海洋船舶光伏面板最佳工作角度神经网络预测方法，更好地确定船舶光伏板不同工况下的最佳倾斜角。

为解决以上技术问题，本发明提供如下技术方案：一种海洋船舶光伏面板最佳工作角度神经网络预测方法，包括如下步骤：

S1、构建船舶光伏面板样本数据集，包括船舶光伏面板调节角度数据、航海环境数据及其对应的输出功率数据；

S2、构建船舶光伏面板输出功率神经网络，利用船舶光伏面板样本数据集对船舶光伏面板输出功率神经网络进行训练，在训练过程中，根据船舶光伏面板的调节角度数据、航海环境数据、以及对应的船舶光伏面板输出功率之间的关系，建立功率输出关系图，得到功率峰谷值、以及功率变化趋势，最终得到船舶光伏面板输出功率模型、以及功率峰谷值对应的船舶光伏面板最佳倾斜角度，

S3、采集船舶光伏面板调节角度数据、航海环境数据利用步骤S2获得的船舶光伏面板输出功率模型，对船舶光伏面板输出功率进行预测；调整船舶光伏面板至最佳倾斜角度。

进一步地，前述的步骤S1中，船舶光伏面板角度数据包括船舶光伏面板角度，航海环境数据包括光照强度、温度、海浪状态以及船舶相对于太阳的位置参数。

进一步地，前述的步骤S2中运用的神经网络是四输入一输出的网络结构，将船舶航行环境下的光照强度、温度、海浪波动造成的船舶横摇角度、以及当前太阳高度角作为输入层神经元，光伏电池输出的最大功率值作为输出层神经元。

进一步地，前述的功率输出关系图包括功率波动曲线图。

进一步地，前述的功率波动曲线图按如下步骤获得：

S401、功率波动曲线峰谷值提取：从功率波动曲线图中提取峰谷值，峰值表示功率波动曲线的最高点，谷值表示功率波动曲线的最低点；

S402、功率波动曲线峰谷值变化趋势分析：分析提取到的峰谷值的变化情况，包括峰谷值的幅度变化、周期性变化，通过分析峰谷值的变化情况，确定功率波动曲线的整体趋势和变化规律；

S403、功率波动曲线规律归纳：确定光照强度、温度、海浪状态以及船舶位置下的最佳船舶光伏面板角度；

本发明另一方面提出一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明中任一项所述方法的步骤。

本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明中任一项所述方法的步骤。

相较于现有技术，本发明采用以上技术方案的有益技术效果如下：本发明综合考虑了船舶航行工况下不同时间位置以及海浪波动特征对光伏板输出功率的影响，利用建立准确的神经网络模型，根据输入参数预测光伏板的输出功率曲线，通过分析预测结果的功率波动曲线，对功率曲线特征进行提取分类归纳，进而确定当前状态下的最佳倾斜角度，从而实现在海浪波动情况下降低光伏面板的功率波动，提高输出功率的目标。

附图说明

图1是本发明的步骤流程图。

图2是本发明的神经网络结构图。

图3是太阳高度角为60°时候，船舶光伏板遭受海浪冲击产生摇摆下的功率波动对比图。

具体实施方式

为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。

在本发明中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明性实施例。本发明的实施例不局限于附图所述。应当理解，本发明通过上面介绍的多种构思和实施例，以及下面详细描述的构思和实施方式中的任意一种来实现，这是因为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本发明公开的一些方面可以单独使用，或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。

如图1所示，本发明提供一种海洋船舶光伏面板最佳工作角度神经网络预测方法，包括如下步骤：

S1、构建船舶光伏面板样本数据集，包括若干船舶光伏面板调节角度数据、船舶航行环境下光照强度、温度、海浪状态以及船舶位置参数数据及其对应的输出功率数据；

S2、构建船舶光伏面板输出功率神经网络，以四输入—输出为网络结构如图2所示：将船舶航行环境下的光照强度、温度、海浪波动造成的船舶横摇角度以及当前太阳高度角作为输入层神经元，光伏电池输出的最大功率值作为输出层神经元，利用船舶光伏面板样本数据集对船舶光伏面板输出功率神经网络进行训练，经过不同训练结果进行比较，隐含层最后选用五个神经元，根据船舶光伏面板的调节角度数据、航海环境数据、以及对应的船舶光伏面板输出功率之间的关系，建立功率输出关系图，得到功率峰谷值、以及功率变化趋势，最终得到船舶光伏面板输出功率模型、以及功率峰谷值对应的船舶光伏面板最佳倾斜角度。

本发明的功率输出关系图包括功率波动曲线图，其按如下步骤获得：

S401、功率波动曲线峰谷值提取：从功率波动曲线图中提取峰谷值，峰值表示功率波动曲线的最高点，谷值表示功率波动曲线的最低点；

S402、功率波动曲线峰谷值变化趋势分析：分析提取到的峰谷值的变化情况，包括峰谷值的幅度变化、周期性变化，通过分析峰谷值的变化情况，确定功率波动曲线的整体趋势和变化规律；

S403、功率波动曲线规律归纳：确定光照强度、温度、海浪状态以及船舶位置下的最佳船舶光伏面板角度；

S3、采集船舶光伏面板调节角度数据、航海环境数据利用步骤S2获得的船舶光伏面板输出功率模型，对船舶光伏面板输出功率进行预测；调整船舶光伏面板至最佳倾斜角度，实现船舶光伏系统的输出功率波动损耗最小。本发明通过船舶光伏板的控制系统，控制光伏面板下的电机进行转动，从而调整光伏板的倾斜角度，跟踪当前状态下的太阳以获得最大光照度，减少船舶光伏系统的输出功率波动损耗。

如图3所示，当太阳高度角为60°，并且船舶航行遭受海浪冲击导致船体呈正弦规律横摇角度为±30°的时候，通过神经网络预测到的功率波动曲线如图中标记所示，可以看出曲线波动不是一个标准的正弦，并且波动范围大。此时通过调整光伏面板的电机转动，将光伏面板倾斜30°以正对太阳获取最大的光照强度，得到的波动曲线如图中标记所示。可以看到调整角度之后的光伏板输出功率波动得到大幅减小，输出功率也得到了提高。

本发明另一方面提出一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明中任一项所述方法的步骤。

本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明中任一项所述方法的步骤。

虽然本发明已以较佳实施例阐述如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。