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文檔簡介

本發明公開了一種光伏系統的發電量損失驟：MPPT控制系統實時監測光伏組件的輸出參電壓和頻率穩定，增強光伏系統與電網的協調2MPPT控制系統實時監測光伏組件的輸出參數，通過獲取的運行參數信息，實獲取光伏組件輸出參數信息的同時，收集與光伏發電相關的外部環境基于機器學習模型的分析結果，將外部環境變化情況劃分為對于正常環境變化，光伏系統采用設定的調節方式繼續調整工作點提取的光伏系統發電穩定性外部環境特性包括陽光穿透大氣層的能力和地表反射太在檢測窗口下，對陽光穿透大氣層的能力進行異常分析，生成評估大氣對太陽輻射的影響，確定實際輻照度與理想輻照度之間的比3在快速環境變化狀態的情況下，光伏系統需要基基于外部環境評估指數和外部環境評估指數參考閾值計算出調節策略系數后，光伏系統將根據調節策略系數MPPT控制系統通過以下步驟，根據獲取的運行參數信息，實時捕捉光將基于機器學習模型生成外部環境評估指數與預先設定的外部環境評估指數參考閾若外部環境評估指數大于等于預先設定的外部環境評估指數若外部環境評估指數小于預先設定的外部環境評估指數參4而確保系統始終接近最大功率點運行，即使在復雜天氣條件下也能實現最佳能量轉換率。5出的關鍵特征進行分析處理，將分析處理后的關鍵特征輸入至預先學習變化的情況下，光伏系統需要基于正常環境變化的調節方式，快速適應外部條件的變化，度，計算表達式如下：Iroral=latrecr+lat6α是吸收系數(1-t)表示大氣透過率的補充部分。[0027]通過入射太陽輻射強度和反射光強度計算地表反射率，計算表達式如下：Raa=R·(1-H)·(1+k·(T-Trer))，式中，Raay表示調整后的地表反射7[0041]MPPT控制系統對輸出的參數實時記錄，并生成輸出特性曲線（I_V曲線和P_V曲出的關鍵特征進行分析處理，將分析處理后的關鍵特征輸入至預先學習好的機器模型中，[0046]提取的光伏系統發電穩定性外部環境特性包括陽光穿透大氣層的能力和地表反MPPT控制系統會迅速檢測到輸出功率的變化，并頻繁調整工作點以追蹤新的最大功率點；這種波動超出電網的允許范圍，可能會迫使電網運營方采取措施限制光伏電站的輸出功89度的參數，(1-t)表示大氣透過率的補充部分；而光伏發電的頻繁波動可能導致電壓和頻率的不穩定，這可能引發電網過載或系統故障；[0091]通過入射太陽輻射強度和反射光強度計算地表反射率，計算表達式如下：電能；Raa=R·(1-H)·(1+k·(T-Trer))，式中，Raay表示調整后的地表反射[0120]機器學習模型在此不做具體的限定，能實現將大氣透過率指數AER和地表反射率指數Rinaex進行綜合分析生成外部環境評估指數EEA的機器學習模型均可，為了實現[0121]外部環境評估指數EEA生成的計算公式為[0124]將基于機器學習模型生成外部環境評估指數與預先設定的外部環境評估指數參[0129]在快

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