太阳能热水器安装支架调节方法、系统、装置及存储介质

本发明涉及太阳能热水器，尤其是一种太阳能热水器安装支架调节方法、系统、装置及存储介质。

背景技术：

1、太阳能热水器是一种利用太阳光的光能来对水进行加热的装置，通常由集热器、储水箱、管道和辅助加热系统组成。根据集热器的不同，太阳能热水器可以分为平板型太阳能热水器、真空管型太阳能热水器以及热管型太阳能热水器；根据集热器的安装方式，太阳能热水器又可以分为集中式太阳能热水器和分散式太阳能热水器。

2、太阳能热水器具有节能环保、安全可靠、运行成本低、使用寿命长以及稳定供水等优点，但太阳能热水器的工作会受到太阳入射角度和环境风速的影响。当太阳入射角度垂直于集热器所在平面时，太阳能热水器能够更有效地吸收太阳能，从而提高热水器的效能；当外界环境的风速较大时，太阳能热水器安装不稳定，容易被风刮毁破坏。现有的太阳能热水器大多通过安装支架进行固定安装，因此，亟需设计一种可根据太阳光入射角度和环境风速风向自动调节太阳能热水器安装支架的方法，以提高太阳能热水器的效率和稳定性。

技术实现思路

1、本发明的目的在于至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一。

2、为此，本发明实施例的一个目的在于提供一种太阳能热水器安装支架调节方法，该方法提高了太阳能热水器的效率和稳定性。

3、本发明实施例的另一个目的在于提供一种太阳能热水器安装支架调节系统。

4、为了达到上述技术目的，本发明实施例所采取的技术方案包括：

5、第一方面，本发明实施例提供了一种太阳能热水器安装支架调节方法，包括以下步骤：

6、获取预设时段的太阳入射角度信息，根据所述太阳入射角度信息生成入射角度时序数据；

7、获取所述预设时段的环境风速风向信息，根据所述环境风速风向信息生成风速风向时序数据；

8、将所述入射角度时序数据和所述环境风速时序输入到预先训练好的集热器姿态预测模型，得到集热器最优姿态预测结果；

9、根据所述集热器最优姿态预测结果确定安装支架的目标姿态参数，进而根据所述目标姿态参数对所述安装支架进行调节；

10、其中，所述集热器安装在所述安装支架上，所述安装支架用于调节所述集热器的空间姿态。

11、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述获取预设时段的太阳入射角度信息，根据所述太阳入射角度信息生成入射角度时序数据这一步骤，其具体包括：

12、通过设置在所述安装支架上的太阳入射角度传感器获取所述太阳入射角度信息；

13、根据采样时间对多个所述太阳入射角度信息进行时序化处理得到所述入射角度时序数据。

14、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述获取所述预设时段的环境风速风向信息，根据所述环境风速风向信息生成风速风向时序数据这一步骤，其具体包括：

15、通过设置在所述安装支架上的风速风向传感器获取所述环境风速风向信息；

16、根据采样时间对多个所述环境风速风向信息进行时序化处理得到所述风速风向时序数据。

17、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述太阳能热水器安装支架调节方法还包括预先训练所述集热器姿态预测模型的步骤，其具体包括：

18、获取预设的多个集热器姿态样本数据，并确定各所述集热器姿态样本数据的集热器最优姿态标签，所述集热器姿态样本数据包括测试环境下的入射角度样本时序数据和风速风向样本时序数据；

19、根据所述集热器姿态样本数据和对应的所述集热器最优姿态标签构建训练数据集；

20、将所述训练数据集输入到预先构建的双层双向循环神经网络进行训练，得到训练好的所述集热器姿态预测模型；

21、其中，所述集热器最优姿态标签包括高度和空间角度，所述双层双向循环神经网络包括输入层、第一正向隐藏层、第二正向隐藏层、第一反向隐藏层、第二反向隐藏层以及输出层。

22、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述将所述训练数据集输入到预先构建的双层双向循环神经网络进行训练，得到训练好的所述集热器姿态预测模型这一步骤，其具体包括：

23、将所述集热器姿态样本数据输入到所述输入层，通过所述第一正向隐藏层对所述入射角度样本时序数据进行计算得到第一隐藏状态向量，并通过所述第二正向隐藏层对所述风速风向样本时序数据进行计算得到第二隐藏状态向量；

24、将所述集热器姿态样本数据逆序输入到所述输入层，通过所述第一反向隐藏层对逆序的所述入射角度样本时序数据进行计算得到第三隐藏状态向量，并通过所述第二反向隐藏层对逆序的所述风速风向样本时序数据进行计算得到第四隐藏状态向量；

25、对所述第三隐藏状态向量进行逆序处理得到第五隐藏状态向量，并对所述第四隐藏状态向量进行逆序处理得到第六隐藏状态向量；

26、将所述第一隐藏状态向量和所述第五隐藏状态向量进行拼接处理得到第七隐藏状态向量，并将所述第二隐藏状态向量和所述第六隐藏状态向量进行拼接处理得到第八隐藏状态向量；

27、根据预设的权重参数对所述第七隐藏状态向量和所述第八隐藏状态向量进行加权平均处理，得到第九隐藏状态向量，进而将所述第九隐藏状态向量输入到所述输出层，输出得到集热器姿态预测结果；

28、根据所述集热器姿态预测结果和所述集热器最优姿态标签确定所述双层双向循环神经网络的损失值；

29、根据所述损失值更新所述双层双向循环神经网络的模型参数，并返回将所述集热器姿态样本数据输入到所述输入层这一步骤；

30、当所述损失值达到预设的第一阈值或迭代次数达到预设的第二阈值，停止训练，得到训练好的所述集热器姿态预测模型。

31、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述根据所述集热器最优姿态预测结果确定安装支架的目标姿态参数，进而根据所述目标姿态参数对所述安装支架进行调节这一步骤，其具体包括：

32、根据所述集热器最优姿态预测结果确定所述集热器的最优高度和最优空间角度；

33、根据所述最优高度确定所述安装支架的目标高度，并根据所述最优空间角度确定所述安装支架的目标旋转角度；

34、根据所述目标高度对所述安装支架进行升降调节，并根据所述目标旋转角度对所述安装支架进行旋转调节。

35、进一步地，在本发明的一个实施例中，所述太阳能热水器安装支架调节方法还包括以下步骤：

36、根据所述环境风速风向信息确定当前风速和当前风向；

37、当所述当前风速大于等于预设的第三阈值，降低所述安装支架的高度，并通过所述安装支架调节所述集热器的空间角度，使得所述集热器所在平面与所述当前风向呈平行状态。

38、第二方面，本发明实施例提供了一种太阳能热水器安装支架调节系统，包括：

39、入射角度时序数据确定模块，用于获取预设时段的太阳入射角度信息，根据所述太阳入射角度信息生成入射角度时序数据；

40、风速风向时序数据确定模块，用于获取所述预设时段的环境风速风向信息，根据所述环境风速风向信息生成风速风向时序数据；

41、集热器最优姿态预测模块，用于将所述入射角度时序数据和所述环境风速时序输入到预先训练好的集热器姿态预测模型，得到集热器最优姿态预测结果；

42、安装支架调节模块，用于根据所述集热器最优姿态预测结果确定安装支架的目标姿态参数，进而根据所述目标姿态参数对所述安装支架进行调节；

43、其中，所述集热器安装在所述安装支架上，所述安装支架用于调节所述集热器的空间姿态。

44、第三方面，本发明实施例提供了一种太阳能热水器安装支架调节装置，包括：

45、至少一个处理器；

46、至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

47、当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器实现上述的一种太阳能热水器安装支架调节方法。

48、第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行上述的一种太阳能热水器安装支架调节方法。

49、本发明的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到：

50、本发明实施例获取预设时段的太阳入射角度信息，根据太阳入射角度信息生成入射角度时序数据，获取预设时段的环境风速风向信息，根据环境风速风向信息生成风速风向时序数据，再将入射角度时序数据和环境风速时序输入到预先训练好的集热器姿态预测模型，得到集热器最优姿态预测结果，根据集热器最优姿态预测结果确定安装支架的目标姿态参数，进而根据目标姿态参数对安装支架进行调节。本发明实施例根据太阳入射角度、环境风速风向和预先训练的集热器姿态预测模型对安装支架进行调节从而改变集热器的高度和空间角度，使得太阳能热水器能够最大限度地接收太阳能，提高了太阳能热水器的工作效率，同时通过安装支架调节太阳能热水器的安装高度，避免被风刮毁破坏，提高了太阳能热水器安装的稳定性。