智能算法在光伏组件效率优化中的应用探索

智能算法在光伏组件效率优化中的应用探索
王跃辉  黄志强  仝晓芩  姜仕兴

摘要：光伏组件作为太阳能光电转换的核心设备，其效率直接影响太阳能发电的整体性能。但受到环境因素、材料特性等多方面的影响，光伏组件的效率仍有较大提升空间。智能算法在数据分析、参数优化和性能预测方面展现出显著的优势，逐渐成为优化光伏组件效率的重要工具。本文通过探讨智能算法在光伏组件效率优化中的应用，分析常用智能算法的特点及其在不同场景下的适用性，提出了基于智能算法的效率优化策略，以期为光伏组件的高效利用提供技术支持。
关键词：智能算法；光伏组件；效率优化；参数优化；性能预测
中图分类号：TM615

引言
随着全球对清洁能源需求的增加，太阳能作为一种可再生能源，得到了广泛应用。光伏组件是太阳能转换为电能的核心装置，其效率直接关系到发电系统的经济性和环保性。但由于环境温度、光照强度、材料老化等因素的影响，光伏组件在实际运行中的转换效率难以达到理论值。智能算法作为现代数据处理和优化领域的重要工具，具有处理非线性问题和复杂数据的能力，已被广泛应用于光伏组件的效率优化中。
1 智能算法在光伏组件参数优化中的应用
1.1 常用智能算法的特点及其适用性
智能算法在光伏组件参数优化中表现出不同的特点和适用性。遗传算法（Genetic Algorithm，GA）通过模拟自然选择的进化过程，以选择、交叉和变异操作进行全局搜索，适合多变量和非线性系统的优化，尽管其随机性可能导致收敛速度较慢，但在系统性优化和大范围探索中具有显著优势。粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）则通过模拟群体行为来快速逼近最优解，适合多维复杂问题和需要快速响应的场合，尤其在动态环境中适应性强，但在处理复杂约束时可能需结合其他算法。深度学习算法（Deep Learning Algorithm，DL）通过多层神经网络架构，能够从大量数据中提取非线性特征，擅长处理复杂的数据分析与性能预测任务，尤其在高维、多变量场景下表现突出。但深度学习算法对计算资源的需求较高，依赖大量历史数据，训练耗时，因而在实时性要求较高的场景中或许不如遗传和粒子群算法适用[1]。
1.2 智能算法在光伏参数优化中的具体应用场景
光伏组件在实际运行中需要对外部环境条件的变化进行相应的反应，特别是对光强、环境温度的变化，直接影响着光伏系统的输出功率和转换效率。在这样的动态环境下，智能算法通过实时采集和分析外部参数，可以动态地调整组件的工作参数，从而最大限度地提高效率。遗传算法和粒子群算法在动态优化方面有优异的适应性，使光伏组件能够在实时优化的过程中适应外部环境的多种变化，从而在实时优化和调整过程中得到很好的适应性。在光伏系统日常运行中，基于环境参数的动态优化策略，特别是阴晴交替频繁的现场，动态优化可以大幅度降低光伏系统的效率波动，提高光伏电站输出稳定性和经济效益，从而显著提高光伏组件在不同时间段、不同天气条件下的整体效率。
光伏组件效率优化涉及到对优化复杂性提出挑战的电流、电压、温度系数等多个关键参数的联合调节。通过多变量参数的联合优化，智能算法在实现整体性能最优状态的同时，对光伏组件进行多维度参数的调整。粒子群算法被广泛应用于多变量参数联合优化，其优点是在多维空间中快速收敛。粒子群算法通过动态更新粒子，可以在较短的时间内实现多参数的联合优化，使光伏系统快速接近多维空间中的最优解法[2]。深度学习计算法则(DeepLearningComputingRule)通过数据驱动的方式，结合海量的历史数据，挖掘参数之间的潜在关系，从而提供精确的预测和调整方案，共同优化光伏组部件参数。智能算法在多变量参数优化中的应用，显著提高了光伏组件在复杂工况下的效率，适用于光伏系统的整体优化设计和长期运行维护，能够实现不同参数之间的精确耦合控制，确保系统在多种工况下都能保持最佳性能，在多种工况下，都能实现高效率
实现光伏组件参数实时优化的智能算法随着边缘计算技术的进步，逐步应用于光伏系统的边缘计算节点。将智能算法集成于光伏系统边缘节点上，在数据的采集源头中直接进行计算和处理，从而达到实时调节和反馈参数的目的。这种应用的优点是在有限的计算资源下，减少资料传输的延迟、能够完成实时优化和使光伏系统能够在短时间内适应环境变化和负载波动的情况下完成。在边缘计算节点中的智能算法应用能够为光伏组件的优化提供较高的响应速度，例如边缘节点可以通过实时运行的粒子群算法或在突然的光照强度波动情况下对输出功率进行快速调整，从而避免光伏系统效率的下降。
2 智能算法在光伏组件性能预测中的应用
2.1 光伏组件性能预测中的数据预处理
数据预处理是光伏组件性能预测过程中至关重要的一步。它保证输入模型的数据质量和模型的预测准确性，通过对数据的清洗、平滑、归一化、降维等操作实现。这些数据往往具有噪声、不均衡或缺失的特点，因为光伏组件的性能受到多种因素的影响，如光照、温度、湿度等环境因素。所以使用恰当的预处理方法可以有效地增强数据的完整性和有效性，从而使智能算法可以更好地预测[3]。以下将结合相关算法公式，详细介绍资料清洗、异常资料处理、资料归一化及降维处理的具体方法，并对其应用于光伏组零件的性能预测进行阐述。
2.1.1 数据清洗与缺失值处理
资料清洗是资料预处理，消除资料中杂讯及遗漏值，确保资料完整及连贯性的第一步。缺失值或异常值可能在光伏系统运行过程中因设备故障或环境干扰而产生。通常，遗漏值处理的方法包括平均值填充、插值方法或利用回归模型对遗漏值进行预测的方法。在时间序列资料中，插值方法表现特别突出，其中常用的方法是线性插值，其如下：
其中表示为该数据所对应的时间而遗漏的数据需要填补，以及前后两个瞬间的观测值。Data缺失的问题可以通过插值的方式得到有效的解决，从而在光伏组件的表现预测中保证了数据的连续性。

2.1.2 异常数据的检测与处理
异常数据是指由于噪声或设备故障等可能对预测结果造成较大影响的数据偏离正常范围。以统计学为准绳，以机器学习为基础的孤立森林算法是常见的异常检测方法。该准则的原理是，如果数据点符合以下条件，则将数据集的均值和标准差作为判断的标准。
其中一般为均等数据，一般为标准差。对于正态分布的环境参数数据，这种方法既简单又实用。但孤立森林算法(IsolationForest)对复杂的数据分布更有优势。孤立森林算法利用决策树逐步划分数据，计算出每个数据点的分割路径长度，并判定路径较短的数据点为异常值(internativevalue)。在对光伏组件进行多维度数据异常检测时，该算法显示了更好的表现。

2.1.3 数据归一化与标准化处理
光伏组件的环境因素和输出参数值域差异较大，这种差异性可能导致模型训练时不同特征的重要性不均衡。为了避免这种问题，常用的归一化方法是最小-最大归一化和标准化。最小-最大归一化将数据缩放到区间[0,1]内，使得各特征值具有相同的量级，其公式如下：

其中，为原始值，和分别为该特征的最小值和最大值。标准化则是将数据按照均值和标准差进行缩放，使其符合标准正态分布，公式如下：

其中一般为一般，一般为标准差。这种处理方式有助于提高数据的可比性，确保模型不会因为数值范围的差异而在训练过程中偏向某些特点(act)。在光伏组零件性能预测中，归一化与标准化是关键步骤，以确保模型的收敛与稳定。[4]
2.1.4 数据降维与特征选择
光伏系统的数据往往涉及多个环境变量和内部参数，存在着维度高、冗余信息多的问题，光伏系统的数据本身就具有很强的数据降维成为降低模型计算复杂度的必不可少的一步，提高预测精度。常用的数据降维方法有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等。主要成份分析通过将高维资料投射到低维空间来提取资料的主要成份，其核心如下：

其中，为原始数据矩阵，为投影矩阵，为降维后的数据。通过计算数据协方差矩阵的特征向量，主成分分析能够在减少数据维度的同时保持数据的重要信息。LDA 则是利用数据的类别信息，寻找使不同类别之间的距离最大化的方向，适合在有标签数据中进行特征降维。降维后的数据不仅降低了计算复杂度，同时还提升了模型的训练速度和预测准确性。
综上所述，数据预处理是光伏组件性能预测中不可或缺的环节。通过合理的数据清洗、异常值处理、归一化与标准化、以及降维与特征选择，能够有效提升模型的数据质量，确保光伏组件性能预测模型在实际应用中获得更高的准确性和稳定性，为后续的智能算法提供优质的数据输入。
2.2 性能预测模型的构建与优化
2.2.1 模型选择：算法与结构的选取
选用合适算法和模型结构在构建光伏组件性能预测模型时是十分重要的。线性回归、支持向量机、决策树、随机森林和深层神经网络是常见的性能预测算法。线性回归和支持向量机适用于简单线性关系的数据预测，而深度学习模型和树模型(如随机森林和XGBoost)，可以较好地捕捉多维数据在光伏组件复杂和非线性关系方面的内在特征。深度学习算法在处理时间序列和特征提取方面表现突出的是深度学习算法，尤其是长短期记忆网路LSTM和CNN.在实际应用中，合适的模型结构可以根据数据的特点和计算资源的限制而选择。比如LSTM是比较适用的，因为需要捕捉长时间趋势和时间依存的情景；CNN可以提取有用的特征，提高预测的准确度，这是特征分布有局部相关性的场景。 [5]

图1  基于数据特性与资源状况的模型选择流程图
模型选择基于数据特性，首先判断其线性关系。若为线性关系，选择线性回归；若非线性关系，则考虑数据复杂性：复杂性较低时选择支持向量机或决策树，复杂性较高时评估数据量与计算资源。资源充足且数据量大时，采用深度学习；资源有限、数据量小时，则选择随机森林。若选择深度学习模型，再根据任务需求选定结构：LSTM用于时间序列，CNN适合特征提取，MLP则适用于一般非线性关系。此流程确保模型选择与数据和资源情况相匹配。
2.2.2 模型训练和参数优化：损耗功能和超参数调节
预测模型的效果和稳定性是模型的训练过程所决定的。训练模型的核心是使模型预测光伏组件性能的误差最小化，通过最小的损失函数。常见的损失函数包括可以衡量模型预测值与真实值偏差的均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)等。以MSE为例，它的公式是：
其中为实际值、预测值、样本数。损失函数在预测误差较小时时表现稳定，但对离群值比较敏感，因此可以选择MAE，以减少模型在噪声较大时受到离群值的冲击。

提升车型性能的关键步骤除了损耗功能的选择外，还包括车型的超参数优化。学习速率、迭代次数、层数和神经网络节点数等超参数都会对模型的训练过程和最终性能产生直接影响。常用的超参数优化方法包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化。Bayes优化是目前智能算法领域比较高效的优化方法，通过构建代理模型，有针对性地优化超参数，通常可以在尝试次数较少的情况下找到合适的参数组合。
2.2.3 多任务学习：同时优化多个性能预测任务
多任务学习(Multi-TaskLearning)是一种策略，通过对模型参数的共享来实现多个预测任务同时完成。在光伏组部件性能预测中，通过将这些任务整合到同一模型中，可以实现对各种任务的联合优化，如功率输出、温度变化、转换效率等，可能涉及到不同的预测任务。多任务学习的主要优点是在预测不同的任务时，让模型相互促进，从而通过共享信息来增强模型的泛化能力。一个常用的多任务学习模型是多任务神经网络(Multi-taskneuronnetwork，MTNN)，它通过在网络中设计不同的任务分支，使每个任务在共享层中共享信息，同时在任务专用层多任务学习可以有效地提高模型在光伏组、多维度性能预测中的预测精确度，特别适用于环境条件多变的场景，使模型在处理复杂情况时更有出色的表现。
2.2.4 模型的正则化与泛化能力提升
模型在训练过程中往往会因过拟合问题导致对新数据的预测能力较差。为了增强模型的泛化能力，可以引入正则化方法，常用的正则化方法有L1正则化、L2正则化和Dropout技术。L2正则化通过在损失函数中加入权重衰减项来控制模型的复杂度，其公式为：

其中，为正则化系数，为模型权重，为权重的数量。L2正则化有效地抑制了模型对权重的过分依赖，从而提升了模型对新数据的泛化能力。Dropout作为一种在训练过程中随机丢弃部分神经元的技术，可以防止神经网络的过拟合，提高其泛化性能。正则化方法在光伏组件的性能预测中尤为重要，尤其在数据量有限且特征复杂的情况下，能够显著提升模型的稳定性与鲁棒性。
3 总结
智能算法为光伏发电在光伏组件的效率优化方面的应用提供了强有力的技术支撑。光伏元器件的工作效率可以通过对智能算法的参数优化和性能预测得到显著提高，从而提升光伏电发电的稳定性和经济效益。但算法在具体应用中还面临着诸如：数据质量、计算成本等一系列挑战，因此未来研究要以算法的高效性和适应性为重点，以进一步促进光伏元器件在光伏组件效率优化领域的发展和应用，为智能算法的高效性和适应性的提高提供有力的支持。
参考文献：
[1]葛飞扬.人工智能在光伏组件故障诊断中的应用研究[J].光源与照明,2024(05):78-80.
[2]邱宇鹏.基于I-V特性的光伏组件故障智能诊断研究[D].扬州大学,2024(06):8.
[3]张映.光伏组件自动化流水线自动条码装置研究[J].装备维修技术,2023(06):90-93.
[4]孙航 基于频域特性的光伏组件热斑故障检测方法研究[D]. 西安理工大学,2023(06):7.
[5]吴琼,解玉文,郎庆凯,等.光伏组件智能化故障检测综述[J].上海电力大学学报,2023,39(03): 252-257.
作者简介：王跃辉（1993—），男，汉族，河北邯郸人，本科，助理工程师，研究方向为新能源发电。