一种太阳能板建模软件调用系统及其调用方法与流程

本发明属于太阳能发电技术领域，尤其涉及一种在对太阳能板建模时对各种太阳能板建模软件进行调用得出最优太阳板模型的系统及其调用方法。

背景技术：

近年来，随着新能源发电日益崛起，太阳能发电作为一种清洁的可再生能源，且拥有巨大的开发利用潜力，早已在市场上崭露头角，作为新能源发电的领头羊，风电装机容量覆盖全球，不断攀升。太阳能板作为太阳能发电机的最为关键的部件之一，太阳能板的性能直接影响到太阳能发电机的功率和寿命，是太阳能发电机性能的决定性因素。因此太阳能板的设计是整个太阳能发电系统中至关重要的一个环节，在太阳能板的设计中需要不断的优化模拟，因此对太阳能板建模是一项极为重要的工作，这样可以大大提高太阳能板设计效率，由于当前太阳能板建模软件较多，例如Profili、Matlab等二维分析软件，ANSYS、SolidWorks、UG、Pro/E等三维建模软件。太阳能板在建模时首先需要调用板型库中的板型，板型库中的板型种类非常多，而不同的软件调用出来的板型的参数会有所差别，根据板型参数构建出来的太阳能板的性能也各不相同，一个板型针对不同的建模软件，构建出来的太阳能板的性能也不相同，设计人员在建模时根本不知道采用什么样的建模软件构建出来的太阳能板模型的性能最优，如果设计人员想要达到最优的太阳能板，就需要每选择一个板型就需要用不同的建模软件来构建不同的太阳能板模型，通过比较选出最优的太阳能板模型，采用这样的方式工作量极大，非常繁琐，建模时间长，工作效率低。

技术实现要素：

本发明为了克服上述缺陷，本发明提供了一种太阳能板建模软件调用系统该调用系统将一系列太阳能发电机建模软件通过调用动态链接库或者数据文件进行集成的方式，相互结合成一个系统，完成最优太阳能板设计，并完成在模拟太阳能发电机上进行测试和优化，本系统将所有复杂的建模仿真分析过程简化，只要通过将简单的需求参数输入，即可完成太阳能板三维建模仿真、数据分析和实际测试得到最优的太阳能板模型。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种太阳能板建模软件调用系统，其特征在于：板型库模块、太阳能板参数输入模块、集成模块、太阳能板三维建模模块、太阳能发电机模型模块、太阳能板性能分析模块、神经网络模块和最优数据输出模块。

所述板型模块用于存储太阳能板板型数据；

所述太阳能板参数输入模块用于输入太阳能板的基本参数；

所述集成模块用于集成所有太阳能板建模软件，调用板型模块中的板型数据，调用太阳能板参数输入模块输入的太阳能板的基本参数；

所述太阳能板三维建模模块从集成模块中读取板型数据和太阳能板的基本参数，构建太阳能板三维模型；

所述太阳能发电机模型模块用于构建一个仿真太阳能发电机模型，从太阳能板三维建模模块中获取太阳能板三维模型数据；

所述太阳能板性能分析模块用于调用太阳能发电机模型模块，对增加太阳能板三维模型数据后的太阳能发电机进行测试，测试太阳能板载荷性能及对整机发电量的影响；

所述神经网络模块，用于对各太阳能板建模软件的调用方式进行排列组合，用不同的组合方式对太阳能板进行建模和分析，得出分析数据；通过比较各种分析数据，从中选出最优的太阳能板三维模型；

所述最优数据模块用于输出神经网络模块选出的最优的太阳能板三维模型。

所述太阳能板的基本参数包括太阳能发电机功率等。

所述太阳能板建模软件包括Profili、Matlab等二维分析软件，ANSYS、SolidWorks、UG、Pro/E等三维建模软件。

一种基于所述太阳能板建模软件调用系统的调用方法，其特征在于：包括如下步骤：集成模块调用太阳能板板型和太阳能板基本参数并发送给太阳能板三维建模模块进行三维建模，完成三维建模后，将太阳能板三维模型发送给太阳能发电机模型模块，太阳能发电机模型模块读取太阳能发电机三维模型后得出各个太阳能板的仿真工作参数，并将这些仿真工作参数发送给太阳能板性能分析模块，太阳能板性能分析模块分析书各给太阳能板的性能之后发送给神经网络模块，神经网络模块运用神经网络算法进行分析筛选出最优的软件组合，并将分析处理的数据发送给最优数据模块，最优数据模块输出最优的太阳能板三维模型。

本发明具有以下优点：

本发明与单独的建模软件进行对比，实现起来更加简单，更加易懂易用，尤其是模型准确度更高，此系统大大提高了建模效率，得出仿真分析数据与实际工程数据结果基本吻合，偏差较小，为太阳能板的设计提供了很大数据支撑，对实际工程中具有很好的应用价值。

本发明通过调用动态链接库或者数据文件的方式将以上所有软件作为一个集成的系统，并通过神经网络算法对软件系统组合进行筛选，从而使系统组合方式达到最优，从而实现了太阳能板快速精确三维建模，大大提高了建模效率，同时本系统中搭建了太阳能发电机整机模型，将太阳能板模型可以直接导入太阳能发电机模型中，进行数据分析处理。

本系统可以通过调用建模软件的动态链接库或者数据文件，从而实现对其他软件的集成，可以交互建模测试，进行数据对比，本系统通过简单的参数输入，就可以完成各种板型太阳能板的三维建模，同时完成仿真数据分析，本系统的优势在于可以智能调用所有的二维、三维建模软件，并采用神经网络算法将各个软件的仿真数据进行对比分析，形成最优组合方式,同时系统中包含太阳能发电机模型，将太阳能板模型直接导入太阳能发电机模型中进行测试，从而进行数据对比。

本发明可以将所有相关设计软件通过动态链接库或者数据文件调用的方式进行软件集成，通过用户界面完成基本参数输入，就可以完成不同板型下的太阳能板三维模型搭建和仿真、及数据测试分析，有很好的应用价值。

本发明可以在众多的建模软件中构建出来的太阳能板三维模型中选出最优的太阳能板三维模型，设计人员只需输入太阳能板的基本参数，系统通过不同的建模软件构建出最优的太阳能板三维模型，大大简化了设计人员的工作量，提高了工作效率。

附图说明

图1为本发明整体结构框图；

图2为神经网络模块的原理图。

具体实施方式

本发明可以通过调用建模软件的动态链接库或者数据文件，从而实现对其他软件的集成，可以交互建模测试，进行数据对比，本系统通过简单的参数输入，就可以完成各种板型太阳能板的三维建模，同时完成仿真数据分析，本系统的优势在于可以智能调用所有的二维、三维建模软件，并采用神经网络算法将各个软件的仿真数据进行对比分析，形成最优组合方式,同时系统中包含太阳能发电机模型，将太阳能板模型直接导入太阳能发电机模型中进行测试，从而进行数据对比。

一种太阳能板建模软件调用系统，其特征在于：板型库模块、太阳能板参数输入模块、集成模块、太阳能板三维建模模块、太阳能发电机模型模块、太阳能板性能分析模块、神经网络模块和最优数据输出模块。

所述板型模块用于存储太阳能板板型数据；

所述太阳能板参数输入模块用于输入太阳能板的基本参数；

所述集成模块用于集成所有太阳能板建模软件，调用板型模块中的板型数据，调用太阳能板参数输入模块输入的太阳能板的基本参数；

所述太阳能板三维建模模块从集成模块中读取板型数据和太阳能板的基本参数，构建太阳能板三维模型；

所述太阳能发电机模型模块用于构建一个仿真太阳能发电机模型，从太阳能板三维建模模块中获取太阳能板三维模型数据；

所述太阳能板性能分析模块用于调用太阳能发电机模型模块，对增加太阳能板三维模型数据后的太阳能发电机进行测试，测试太阳能板载荷性能及对整机发电量的影响；

所述神经网络模块，用于对各太阳能板建模软件的调用方式进行排列组合，用不同的组合方式对太阳能板进行建模和分析，得出分析数据；通过比较各种分析数据，从中选出最优的太阳能板三维模型；

所述最优数据模块用于输出神经网络模块选出的最优的太阳能板三维模型。

所述太阳能板的基本参数包括太阳能发电机功率等。

所述太阳能板建模软件包括Profili、Matlab等二维分析软件，ANSYS、SolidWorks、UG、Pro/E等三维建模软件。

集成模块上集成有所有的建模软件，包括二维调用软件和三维建模软件，二维调用软件调用板型库中的板型数据，三维建模软件读取太阳能板基本参数模块输入的基本参数，太阳能板三维模块根据调用的板型数据和太阳能板基本参数进行太阳能板三维建模，然后发送给太阳能发电机模型模块的太阳能发电机模型（太阳能发电机模型是一个仿真的太阳能发电机，太阳能发电机模型模块读取太阳能板三维模型相当于现实中将太阳能板安装在太阳能发电机上）通过太阳能发电机模型就行仿真模拟，就可以测出太阳能板工作时的工作参数，通过这些工作参数就可进行太阳能板性能分析，分析之后，经过神经网络模块用神经网络算法进行筛分，筛分出最优的软件组合，同时神经网络模块还将分析数据反馈到集成模块上，再次进行筛分，最终得出最优的太阳能板三维模型。

一种基于所述太阳能板建模软件调用系统的调用方法，其特征在于：包括如下步骤：集成模块调用太阳能板板型和太阳能板基本参数并发送给太阳能板三维建模模块进行三维建模，完成三维建模后，将太阳能板三维模型发送给太阳能发电机模型模块，太阳能发电机模型模块读取太阳能发电机三维模型后得出各个太阳能板的仿真工作参数，并将这些仿真工作参数发送给太阳能板性能分析模块，太阳能板性能分析模块分析书各给太阳能板的性能之后发送给神经网络模块，神经网络模块运用神经网络算法进行分析筛选出最优的软件组合，并将分析得到的数据发送给最优数据模块，最优数据模块输出最优的太阳能板三维模型。

本发明的神经网络模块包括输入层、隐含层和输出层，该神经网络模块采用神经网络算法筛选出最优的软件集成组合。