一种光伏跟踪支架的控制方法、装置及光伏跟踪系统与流程

1.本发明涉及光伏发电技术领域，更具体的说，涉及一种光伏跟踪支架的控制方法、装置及光伏跟踪系统。


背景技术：

2.在光伏跟踪系统中，为提高发电效率，通常将光伏组件固定在光伏跟踪支架上。光伏跟踪支架能够使光伏组件的朝向根据光照情况进行调整，以减少光伏组件与太阳直射光之间的夹角，使光伏组件获得最大辐照量，提高发电效率。
3.目前，光伏跟踪系统主要采用天文算法确定光伏跟踪支架的跟踪角度。该方法也即基于天文信息计算太阳光线角度的太阳跟踪控制方法。但是，该方法并未考虑天气带来的影响，导致确定的跟踪角度存在较大误差。为提高跟踪角度的准确性，现有的一些跟踪算法对上述问题进行了优化，在确定光伏跟踪支架的跟踪角度时，综合了当前的天气情况。虽然优化的跟踪算法在一定程度上提高了跟踪角度的准确性，但是天气通常是复杂多变的，仅参考当前天气进行太阳跟踪，会造成跟踪角度波动频繁，导致光伏跟踪支架不停转动，不仅使光伏电站发电量损失，而且影响光伏跟踪支架的使用寿命。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明公开一种光伏跟踪支架的控制方法、装置及光伏跟踪系统，以实现确定最佳跟踪角度时考虑天气变化趋势，主要为太阳周围云的状态和变化趋势，从而有效避免因天气复杂多变导致光伏跟踪支架不停转动的情况，进而提高光伏电站发电量，延长光伏跟踪支架的使用寿命。
5.一种光伏跟踪支架的控制方法，应用于光伏跟踪系统的控制器，所述控制方法包括：
6.基于入射到水平面的当前太阳总辐射强度和当前晴空辐射强度，确定当前晴空指数；
7.当所述当前晴空指数小于预设指数值时，获取当前时刻及所述当前时刻之前第一预设时间段内采集的所有云图像；
8.从每个所述云图像中提取出包含太阳位置的太阳辐射强度影响区域；
9.基于每个所述太阳辐射强度影响区域确定所述当前时刻之前所述第一预设时间段内的历史云覆盖率；
10.基于各个所述历史云覆盖率的变化趋势预测所述当前时刻之后第二预设时间段的未来云覆盖率；
11.根据云覆盖率与晴空指数的关联关系，确定所述未来云覆盖率对应的未来晴空指数；
12.基于所述未来晴空指数的大小确定光伏跟踪支架的最佳跟踪角度。
13.可选的，所述从每个所述云图像中提取出包含太阳位置的太阳辐射强度影响区
域，包括：
14.采用图像处理库对每个所述云图像的边缘畸变位置进行剪裁得到目标云图像；
15.在所述目标云图像上确定所述太阳位置；
16.以所述太阳位置为中心点，提取出与所述中心点的距离为预设距离范围内的区域作为所述太阳辐射强度影响区域。
17.可选的，所述在所述目标云图像上确定所述太阳位置，包括：
18.获取当前太阳的地理位置，所述地理位置包括：天顶角和方位角；
19.根据所述天顶角和所述方位角，在所述目标云图像上确定所述太阳位置。
20.可选的，所述基于每个所述太阳辐射强度影响区域确定所述当前时刻之前所述第一预设时间段内的历史云覆盖率，包括：
21.利用卷积神经网络从每个所述太阳辐射强度影响区域提取出云图特征，并基于所述云图特征确定所述太阳辐射强度影响区域中的云覆盖面积；
22.基于每个所述云覆盖面积和对应的所述太阳辐射强度影响区域，确定对应云图像的所述历史云覆盖率。
23.可选的，根据所述云覆盖率与晴空指数的相关关系，确定所述未来云覆盖率对应的未来晴空指数，包括：
24.获取所述当前时刻之前所述第一预设时间段内所有的历史太阳总辐射强度和历史晴空辐射强度；
25.基于各个所述历史太阳总辐射强度和各个所述历史晴空辐射强度，确定所述当前时刻之前所述第一预设时间段内的各个历史晴空指数，得到历史晴空指数序列；
26.将所述历史晴空指数序列和历史云覆盖率序列进行线性拟合，得到所述云覆盖率与晴空指数的关联关系，其中，所述历史云覆盖率序列包括：所述当前时刻之前所述第一预设时间段内的各个所述历史云覆盖率；
27.根据所述云覆盖率与晴空指数的相关关系，确定所述未来云覆盖率对应的所述未来晴空指数。
28.可选的，所述基于所述未来晴空指数确定光伏跟踪支架的最佳跟踪角度，包括：
29.判断所述未来晴空指数是否小于所述预设指数值；
30.如果是，则比较当前晴空指数与所述未来晴空指数的大小关系；
31.若所述当前晴空指数不小于所述未来晴空指数，则将所述当前晴空指数对应的当前太阳辐射强度输入倾斜面辐射量计算模型，得到所述倾斜面辐射量计算模型的各个倾角对应的当前辐照值；
32.将各个所述当前辐照值中最大当前辐照值对应的倾角确定为所述光伏跟踪支架的所述最佳跟踪角度。
33.可选的，还包括：
34.若所述未来晴空指数小于所述未来晴空指数，则基于所述未来晴空指数和对应时刻晴空模型，得到所述当前时刻之后所述第二预设时间段的预测太阳辐射强度；
35.将所述预测太阳辐射强度输入所述倾斜面辐射量计算模型，得到所述倾斜面辐射量计算模型的各个倾角对应的预测辐照值；
36.将各个所述预测辐照值中最大预测辐照值对应的倾角确定为所述光伏跟踪支架
的所述最佳跟踪角度。
37.可选的，还包括：
38.如果所述未来晴空指数不小于所述预设指数值，则采用天文算法确定所述光伏跟踪支架的所述最佳跟踪角度。
39.一种光伏跟踪支架的控制装置，应用于光伏跟踪系统的控制器，所述控制装置包括：
40.当前晴空指数确定单元，用于基于入射到水平面的当前太阳总辐射强度和当前晴空辐射强度，确定当前晴空指数；
41.云图像获取单元，用于当所述当前晴空指数小于预设指数值时，获取当前时刻及所述当前时刻之前第一预设时间段内采集的所有云图像；
42.区域提取单元，用于从每个所述云图像中提取出包含太阳位置的太阳辐射强度影响区域；
43.历史云覆盖率确定单元，用于基于每个所述太阳辐射强度影响区域确定所述当前时刻之前所述第一预设时间段内的历史云覆盖率；
44.未来云覆盖率确定单元，用于基于各个所述历史云覆盖率的变化趋势预测所述当前时刻之后第二预设时间段的未来云覆盖率；
45.未来晴空指数确定单元，用于根据云覆盖率与晴空指数的关联关系，确定所述未来云覆盖率对应的未来晴空指数；
46.跟踪角度确定单元，用于基于所述未来晴空指数的大小确定光伏跟踪支架的最佳跟踪角度。
47.可选的，所述区域提取单元包括：
48.剪裁子单元，用于采用图像处理库对每个所述云图像的边缘畸变位置进行剪裁得到目标云图像；
49.太阳位置确定子单元，用于在所述目标云图像上确定所述太阳位置；
50.区域提取子单元，用于以所述太阳位置为中心点，提取出与所述中心点的距离为预设距离范围内的区域作为所述太阳辐射强度影响区域。
51.可选的，所述太阳位置确定子单元具体用于：
52.获取当前太阳的地理位置，所述地理位置包括：天顶角和方位角；
53.根据所述天顶角和所述方位角，在所述目标云图像上确定所述太阳位置。
54.可选的，所述历史云覆盖率确定单元包括：
55.云覆盖面积确定子单元，用于利用卷积神经网络从每个所述太阳辐射强度影响区域提取出云图特征，并基于所述云图特征确定所述太阳辐射强度影响区域中的云覆盖面积；
56.历史云覆盖率确定子单元，用于基于每个所述云覆盖面积和对应的所述太阳辐射强度影响区域，确定对应云图像的所述历史云覆盖率。
57.可选的，所述未来晴空指数确定单元包括：
58.辐射强度获取子单元，用于获取所述当前时刻之前所述第一预设时间段内所有的历史太阳总辐射强度和历史晴空辐射强度；
59.晴空指数序列确定子单元，用于基于各个所述历史太阳总辐射强度和各个所述历
史晴空辐射强度，确定所述当前时刻之前所述第一预设时间段内的各个历史晴空指数，得到历史晴空指数序列；
60.拟合子单元，用于将所述历史晴空指数序列和历史云覆盖率序列进行线性拟合，得到所述云覆盖率与晴空指数的关联关系，其中，所述历史云覆盖率序列包括：所述当前时刻之前所述第一预设时间段内的各个所述历史云覆盖率；
61.未来晴空指数确定子单元，用于根据所述云覆盖率与晴空指数的相关关系，确定所述未来云覆盖率对应的所述未来晴空指数。
62.可选的，所述跟踪角度确定单元包括：
63.判断子单元，用于判断所述未来晴空指数是否小于所述预设指数值；
64.比较子单元，用于在所述判断子单元判断为是的情况下，比较当前晴空指数与所述未来晴空指数的大小关系；
65.当前辐照值确定子单元，用于若所述当前晴空指数不小于所述未来晴空指数，则将所述当前晴空指数对应的当前太阳辐射强度输入倾斜面辐射量计算模型，得到所述倾斜面辐射量计算模型的各个倾角对应的当前辐照值；
66.第一跟踪角度确定子单元，用于将各个所述当前辐照值中最大当前辐照值对应的倾角确定为所述光伏跟踪支架的所述最佳跟踪角度。
67.可选的，所述跟踪角度确定单元还包括：
68.辐射强度预测子单元，用于若所述未来晴空指数小于所述未来晴空指数，则基于所述未来晴空指数和对应时刻晴空模型，得到所述当前时刻之后所述第二预设时间段的预测太阳辐射强度；
69.预测辐照值确定子单元，用于将所述预测太阳辐射强度输入所述倾斜面辐射量计算模型，得到所述倾斜面辐射量计算模型的各个倾角对应的预测辐照值；
70.第二跟踪角度确定子单元，用于将各个所述预测辐照值中最大预测辐照值对应的倾角确定为所述光伏跟踪支架的所述最佳跟踪角度。
71.可选的，所述跟踪角度确定单元还包括：
72.第三跟踪角度确定子单元，用于在所述判断子单元判断为否的情况下，采用天文算法确定所述光伏跟踪支架的所述最佳跟踪角度。
73.一种光伏跟踪系统，包括：光伏组件、光伏跟踪器、光伏逆变器和控制器，所述控制器包括上述所述的光伏跟踪支架的控制装置；
74.所述控制器分别与所述光伏跟踪器和所述光伏逆变器通信连接，所述光伏跟踪器与至少一个所述光伏组件通过机械结构连接，至少一个所述光伏组件连接至所述光伏逆变器的直流侧。
75.从上述的技术方案可知，本发明公开了一种光伏跟踪支架的控制方法、装置及光伏跟踪系统，基于入射到水平面的当前太阳总辐射强度和当前晴空辐射强度确定当前晴空指数，以确定当前辐照水平，在当前晴空指数小于预设指数值时确定出现多云天气，此时获取当前时刻及当前时刻之前第一预设时间段内采集的所有云图像，通过图像识别技术从每个云图像中提取出包含太阳位置的太阳辐射强度影响区域，基于太阳辐射强度影响区域中历史云覆盖率的变化趋势预测当前时刻之后第二预设时间段的未来云覆盖率，得到太阳辐射强度影响区域内的云变化趋势，根据云覆盖率与晴空指数的关联关系，确定未来云覆盖
率对应的未来晴空指数，从而基于未来晴空指数的大小确定光伏跟踪支架的最佳跟踪角度。本发明在确定最佳跟踪角度时考虑了太阳辐射强度影响区域内的云变化趋势，从而有效避免了因天气复杂多变导致光伏跟踪支架不停转动的情况，进而提高了光伏电站发电量，延长了光伏跟踪支架的使用寿命。
附图说明
76.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据公开的附图获得其他的附图。
77.图1为本发明实施例公开的一种光伏跟踪支架的控制方法流程图；
78.图2为本发明实施例公开的一种太阳辐射强度影响区域的确定方法流程图；
79.图3为本发明实施例公开的一种未来晴空指数的确定方法流程图；
80.图4为本发明实施例公开的一种基于未来晴空指数确定光伏跟踪支架的最佳跟踪角度的方法流程图；
81.图5为本发明实施例公开的一种光伏跟踪支架的控制装置的结构示意图。
具体实施方式
82.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
83.本发明实施例公开了一种光伏跟踪支架的控制方法、装置及光伏跟踪系统，基于入射到水平面的当前太阳总辐射强度和当前晴空辐射强度确定当前晴空指数，以确定当前辐照水平，在当前晴空指数小于预设指数值时确定出现多云天气，此时获取当前时刻及当前时刻之前第一预设时间段内采集的所有云图像，通过图像识别技术从每个云图像中提取出包含太阳位置的太阳辐射强度影响区域，基于太阳辐射强度影响区域中历史云覆盖率的变化趋势预测当前时刻之后第二预设时间段的未来云覆盖率，得到太阳辐射强度影响区域内的云变化趋势，根据云覆盖率与晴空指数的关联关系，确定未来云覆盖率对应的未来晴空指数，从而基于未来晴空指数的大小确定光伏跟踪支架的最佳跟踪角度。本发明在确定最佳跟踪角度时考虑了太阳辐射强度影响区域内的云变化趋势，从而有效避免了因天气复杂多变导致光伏跟踪支架不停转动的情况，进而提高了光伏电站发电量，延长了光伏跟踪支架的使用寿命。
84.参见图1，本发明实施例公开的一种光伏跟踪支架的控制方法流程图，该方法应用于光伏跟踪系统的控制器，所述控制方法包括：
85.步骤s101、基于入射到水平面的当前太阳总辐射强度和当前晴空辐射强度，确定当前晴空指数；
86.在实际应用中，可以通过辐照仪采集入射到水平面的当前太阳总辐射强度，并计算对应时刻的当前晴空辐射强度。当前晴空辐射强度的计算过程可参见现有成熟方案，此
处不再赘述。
87.其中，晴空指数又称晴空因子，是指入射到水平面的太阳总辐射强度与晴空辐射强度之比，取值介于0和1之间。
88.晴空指数k的计算公式如下：
89.k＝im/i
clear
；
90.式中，im表示入射到水平面的太阳总辐射强度，i
clear
表示晴空辐射强度。
91.本实施例中，当前太阳总辐射强度指的是当前时刻入射到水平面的太阳总辐射强度，当前晴空辐射强度指的是当前时刻的晴空辐射强度。
92.步骤s102、当所述当前晴空指数小于预设指数值时，获取当前时刻及所述当前时刻之前第一预设时间段内采集的所有云图像；
93.本实施例根据晴空指数k大小判断当前天气所处状态。
94.由于跟踪角度最直接的影响因素是直散比，直散比也即太阳直射光和太阳散射光的比值，当直散比大于某一值时(如直散比为1)，太阳直射为太阳水平总辐射主要成分，此时最佳跟踪角度为采用天文算法计算得到的跟踪角度，光伏组件在东西方向上的角度与太阳光线成直角。当直散比＞1时，对应的k值约为k＞0.5，0.5为预设指数值的取值，其中，预设指数值的取值包括但不限于0.5，具体依据实际需要而定，本发明在此不做限定。
95.晴空指数k越大表明天空越晴朗，晴空指数k接近1或略大于1时，表明天气为晴天，0.5＜k＜1时，表明天空存在卷云或层云，这种情况下，虽然云对太阳直射造成影响，但最佳跟踪角度依然是采用天文算法计算得到的跟踪角度。
96.若当前晴空指数小于预设指数值，如k＜0.5时，天空可能存在积云或雨层云，当积云或雨层云遮挡太阳时地面辐射衰减明显。雨层云比较稳定，基本是全天空覆盖，地面水平总辐射维持在较低水平；但积云受大气风场和其他气象条件影响，变化和移动速度较快，若只根据当前辐照水平调整支架控制角度可能会造成角度波动频繁和发电量损失，因此需要对这种情况做进一步判断。
97.本实施例中，若当前晴空指数小于预设指数值，则获取当前时刻及当前时刻之前第一预设时间段内全天空摄像机采集的所有云图像。
98.第一预设时间段的取值依据实际需要而定，本发明在此不做限定。
99.假设第一预设时间段为5分钟，全天空摄像机在采集云图像时，采集时间间隔可以为30秒，则在5分钟内共采集10幅云图像。
100.全天空摄像机可以优选全天空鱼眼摄像机，全天空鱼眼摄像机相对于全天空成像仪而言，成本低廉。
101.步骤s103、从每个所述云图像中提取出包含太阳位置的太阳辐射强度影响区域；
102.由于太阳直射主要受太阳周围云的影响，远离太阳部分的云层覆盖度对太阳直射辐射变化贡献较小，因此只需要从每个云图像中提取出包含太阳位置的太阳辐射强度影响区域，预测太阳辐射强度影响区域内的云变化趋势，即可得到较为精准的直射辐射预测结果。
103.步骤s104、基于每个所述太阳辐射强度影响区域确定所述当前时刻之前所述第一预设时间段内的历史云覆盖率；
104.其中，云覆盖率也即为云遮挡面积比例，具体为：太阳辐射强度影响区域内的云覆
盖面积与太阳辐射强度影响区域的比值。
105.云覆盖率r
ci
的表达式如下：
106.r
ci
＝a
ci
/a；
107.式中，a表示太阳辐射强度影响区域，a
ci
表示云覆盖面积。
108.本实施例中的历史云覆盖率指的是在当前时刻之前第一预设时间段内采集的云图像对应的云覆盖率。
109.步骤s105、基于各个所述历史云覆盖率的变化趋势预测所述当前时刻之后第二预设时间段的未来云覆盖率；
110.假设第一预设时间段为5分钟，采集时间间隔可以为30秒，则在5分钟内共采集10幅云图像，每幅对应的历史云覆盖率分别为：r
c1
、r
c2
、r
c3
、r
c4
、r
c5
、r
c6
、r
c7
、r
c8
、r
c9
和r
c10
。
111.因此，当前时刻之前5分钟的历史云覆盖率序列rc＝[r
c1
，r
c2
，r
c3
，r
c4
，r
c5
，r
c6
，r
c7
，r
c8
，r
c9
，r
c10
。]
[0112]
将云层假设为刚体，相关研究表明在超短期预测(10分钟以内)情况下本假设可以取得理想计算效果。根据rc的变化趋势，可求得当前时刻之后第二预设时间段的未来云覆盖率，比如当前时刻之后未来五分钟的未来云覆盖率r
c11
。
[0113]
历史云覆盖率的变化趋势可通过简单的线性趋势计算或其他拟合方法得到。
[0114]
步骤s106、根据云覆盖率与晴空指数的关联关系，确定所述未来云覆盖率对应的未来晴空指数；
[0115]
其中，云覆盖率与晴空指数的关联关系可以通过线性拟合得到。
[0116]
步骤s107、基于所述未来晴空指数的大小确定光伏跟踪支架的最佳跟踪角度。
[0117]
根据未来晴空指数的大小可以确定未来天空晴朗还是存在卷云或层云，以确定光伏跟踪支架的最佳跟踪角度。
[0118]
综上可知，本发明公开了一种光伏跟踪支架的控制方法，基于入射到水平面的当前太阳总辐射强度和当前晴空辐射强度确定当前晴空指数，以确定当前辐照水平，在当前晴空指数小于预设指数值时确定出现多云天气，此时获取当前时刻及当前时刻之前第一预设时间段内采集的所有云图像，通过图像识别技术从每个云图像中提取出包含太阳位置的太阳辐射强度影响区域，基于太阳辐射强度影响区域中历史云覆盖率的变化趋势预测当前时刻之后第二预设时间段的未来云覆盖率，得到太阳辐射强度影响区域内的云变化趋势，根据云覆盖率与晴空指数的关联关系，确定未来云覆盖率对应的未来晴空指数，从而基于未来晴空指数的大小确定光伏跟踪支架的最佳跟踪角度。本发明在确定最佳跟踪角度时考虑了太阳辐射强度影响区域内的云变化趋势，从而有效避免了因天气复杂多变导致光伏跟踪支架不停转动的情况，进而提高了光伏电站发电量，延长了光伏跟踪支架的使用寿命。
[0119]
为进一步优化上述实施例，参见图2，本发明实施例公开的一种太阳辐射强度影响区域的确定方法流程图，也即步骤s103具体包括：
[0120]
步骤s201、采用图像处理库对每个云图像的边缘畸变位置进行剪裁得到目标云图像；
[0121]
在实际应用中，可以采用图像处理库opencv对多个云图像的边缘畸变位置进行批量剪裁。
[0122]
其中，opencv是一个基于apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器
学习软件库，可以运行在linux、windows、android和mac os操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列c函数和少量c++类构成，同时提供了python、ruby、matlab等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
[0123]
步骤s202、在所述目标云图像上确定所述太阳位置；
[0124]
具体的，获取当前太阳的地理位置，所述地理位置包括：天顶角和方位角；根据当前太阳的天顶角和方位角，在目标云图像上确定太阳位置。
[0125]
其中，天顶角是光线入射方向与天顶方向的夹角。
[0126]
方位角，又称地平经度(azimuth angle，缩写为az)，是在平面上量度物体之间的角度差的方法之一。是从某点的指北方向线起，依顺时针方向到目标方向线之间的水平夹角。
[0127]
步骤s203、以所述太阳位置为中心点，提取出与所述中心点的距离为预设距离范围内的区域作为太阳辐射强度影响区域。
[0128]
其中，预设距离范围的取值根据云图像素适当调整，比如30个像素点，本发明在此不做限定。
[0129]
综上可知，本发明通过采用图像处理库对云图像的边缘畸变位置进行剪裁，来得到相对准确的目标云图像，从而提高从目标云图像上提取的太阳辐射强度影响区域的可靠性。
[0130]
为进一步优化上述实施例，步骤s104具体可以包括：
[0131]
利用卷积神经网络从每个太阳辐射强度影响区域提取出云图特征，并基于所述云图特征确定所述太阳辐射强度影响区域中的云覆盖面积；
[0132]
基于每个云覆盖面积和对应的太阳辐射强度影响区域，确定对应云图像的历史云覆盖率。
[0133]
具体的，将每个云覆盖面积和对应的太阳辐射强度影响区域的比值确定为对应云图像的历史云覆盖率。
[0134]
为进一步优化上述实施例，参见图3，本发明实施例公开的一种未来晴空指数的确定方法流程图，也即步骤s106具体可以包括：
[0135]
步骤s301、获取当前时刻之前第一预设时间段内所有的历史太阳总辐射强度和历史晴空辐射强度；
[0136]
步骤s302、基于各个所述历史太阳总辐射强度和各个所述历史晴空辐射强度，确定所述当前时刻之前所述第一预设时间段内的各个历史晴空指数，得到历史晴空指数序列；
[0137]
在实际应用中，将每个历史太阳总辐射强度与对应的历史晴空辐射强度求商，得到对应的历史晴空指数。
[0138]
假设当前时刻之前第一预设时间段为5分钟，历史太阳总辐射强度和历史晴空辐射强度的采集时间间隔为30秒，则在5分钟内共采集了10组历史太阳总辐射强度和历史晴空辐射强度的对应关系，计算得到当前时间之前5分钟的历史晴空指数序列为kc＝[k
c1
，k
c2
，k
c3
，k
c4
，k
c5
，k
c6
，k
c7
，k
c8
，k
c9
，k
c10
]。
[0139]
步骤s303、将所述历史晴空指数序列和历史云覆盖率序列进行线性拟合，得到所述云覆盖率与晴空指数的关联关系；
[0140]
其中，所述历史云覆盖率序列包括：所述当前时刻之前所述第一预设时间段内的各个所述历史云覆盖率。
[0141]
假设当前时刻之前第一预设时间段为5分钟，当前时刻之前5分钟的历史云覆盖率序列rc＝[r
c1
，r
c2
，r
c3
，r
c4
，r
c5
，r
c6
，r
c7
，r
c8
，r
c9
，r
c10
。]
[0142]
将历史晴空指数序列为kc与历史云覆盖率序列rc进行线性拟合，得到云覆盖率与晴空指数的关联关系，比如拟合关系式k
ct
＝a*r
ct
+b，根据该拟合关系式，即可得到未来云覆盖率对应的未来晴空指数k
c11
。
[0143]
步骤s304、根据所述云覆盖率与晴空指数的相关关系，确定所述未来云覆盖率对应的所述未来晴空指数。
[0144]
为进一步优化上述实施例，参见图4，本发明实施例公开的一种基于未来晴空指数确定光伏跟踪支架的最佳跟踪角度的方法流程图，该方法包括：
[0145]
步骤s401、判断未来晴空指数是否小于预设指数值，如果是，则执行步骤s402；
[0146]
低辐照条件下发电量对角度的敏感性比高辐照条件下的敏感性小，也即低辐照时角度变化带来的发电量变化远小于高辐照时角度变化导致的发电量变化。
[0147]
假设预设指数值为0.5，若未来晴空指数k
c11
《0.5，则基于当前晴空指数与未来晴空指数中的较大值确定最佳跟踪角度。
[0148]
步骤s402、比较当前晴空指数与未来晴空指数的大小关系；
[0149]
步骤s403、若当前晴空指数不小于未来晴空指数，则将当前晴空指数对应的当前太阳辐射强度输入倾斜面辐射量计算模型，得到倾斜面辐射量计算模型的各个倾角对应的当前辐照值；
[0150]
需要说明的是，当前晴空指数对应的当前太阳辐射强度为入射到水平面的太阳辐射强度，倾斜面辐射量计算模型具有基于光伏跟踪支架转动区间设置的倾角区间，比如-45
°
～45
°
，或是-60
°
～60
°
。通过将当前太阳辐射强度输入倾斜面辐射量计算模型，可以得到各个倾角对应的当前辐照值。
[0151]
步骤s404、将各个所述当前辐照值中最大当前辐照值对应的倾角确定为光伏跟踪支架的最佳跟踪角度。
[0152]
本实施例选取最大当前辐照值对应的倾角作为光伏跟踪支架的最佳跟踪角度。
[0153]
为进一步优化上述实施例，在步骤s402之后，还可以包括：
[0154]
步骤s405、若未来晴空指数小于未来晴空指数，则基于未来晴空指数和对应时刻晴空模型，得到当前时刻之后第二预设时间段的预测太阳辐射强度；
[0155]
本实施例将未来晴空指数乘以对应时刻晴空模型，得到当前时刻之后第二预设时间段的预测太阳辐射强度，比如，当前时刻之后未来5分钟的预测太阳辐射强度。
[0156]
步骤s406、将预测太阳辐射强度输入倾斜面辐射量计算模型，得到倾斜面辐射量计算模型的各个倾角对应的预测辐照值；
[0157]
本实施例中的预测太阳辐射强度为入射到水平面的太阳辐射强度，倾斜面辐射量计算模型具有基于光伏跟踪支架转动区间设置的倾角区间，比如-45
°
～45
°
，或是-60
°
～60
°
。通过将预测太阳辐射强度输入倾斜面辐射量计算模型，可以得到各个倾角对应的预测辐照值。
[0158]
步骤s407、将各个预测辐照值中最大预测辐照值对应的倾角确定为光伏跟踪支架
的最佳跟踪角度。
[0159]
为进一步优化上述实施例中，当步骤s401判断为否时，还包括：
[0160]
步骤s408、采用天文算法确定光伏跟踪支架的最佳跟踪角度。
[0161]
当未来晴空指数不小于预设指数值时，如未来晴空指数k
c11
≥0.5，表明当前时刻之后第二预设时间段云对太阳直射的影响将变小，若采用当前辐照值对应的最佳跟踪角度将会造成发电量损失，也可能造成光伏跟踪支架频繁转动，因此，这种情况下光伏跟踪支架的最佳跟踪角度将由晴空指数最高时刻对应的角度决定，此时执行天文算法。
[0162]
与上述方法实施例相对应，本发明还公开了一种光伏跟踪支架的控制装置。
[0163]
参见图5，本发明实施例公开的一种光伏跟踪支架的控制装置的结构示意图，该装置应用于光伏跟踪系统的控制器，所述控制装置包括
[0164]
当前晴空指数确定单元501，用于基于入射到水平面的当前太阳总辐射强度和当前晴空辐射强度，确定当前晴空指数；
[0165]
在实际应用中，可以通过辐照仪采集入射到水平面的当前太阳总辐射强度，并计算对应时刻的当前晴空辐射强度。当前晴空辐射强度的计算过程可参见现有成熟方案，此处不再赘述。
[0166]
其中，晴空指数又称晴空因子，是指入射到水平面的太阳总辐射强度与晴空辐射强度之比，取值介于0和1之间。
[0167]
晴空指数k的计算公式如下：
[0168]
k＝im/i
clear
；
[0169]
式中，im表示入射到水平面的太阳总辐射强度，i
clear
表示晴空辐射强度。
[0170]
本实施例中，当前太阳总辐射强度指的是当前时刻入射到水平面的太阳总辐射强度，当前晴空辐射强度指的是当前时刻的晴空辐射强度。
[0171]
云图像获取单元502，用于当所述当前晴空指数小于预设指数值时，获取当前时刻及所述当前时刻之前第一预设时间段内采集的所有云图像；
[0172]
本实施例根据晴空指数k大小判断当前天气所处状态。
[0173]
区域提取单元503，用于从每个所述云图像中提取出包含太阳位置的太阳辐射强度影响区域；
[0174]
由于太阳直射主要受太阳周围云的影响，远离太阳部分的云层覆盖度对太阳直射辐射变化贡献较小，因此只需要从每个云图像中提取出包含太阳位置的太阳辐射强度影响区域，预测太阳辐射强度影响区域内的云变化趋势，即可得到较为精准的直射辐射预测结果。
[0175]
历史云覆盖率确定单元504，用于基于每个所述太阳辐射强度影响区域确定所述当前时刻之前所述第一预设时间段内的历史云覆盖率；
[0176]
其中，云覆盖率也即为云遮挡面积比例，具体为：太阳辐射强度影响区域内的云覆盖面积与太阳辐射强度影响区域的比值。
[0177]
未来云覆盖率确定单元505，用于基于各个所述历史云覆盖率的变化趋势预测所述当前时刻之后第二预设时间段的未来云覆盖率；
[0178]
将云层假设为刚体，相关研究表明在超短期预测(10分钟以内)情况下本假设可以取得理想计算效果。根据rc的变化趋势，可求得当前时刻之后第二预设时间段的未来云覆
盖率，比如当前时刻之后未来五分钟的未来云覆盖率r
c11
。
[0179]
历史云覆盖率的变化趋势可通过简单的线性趋势计算或其他拟合方法得到。
[0180]
未来晴空指数确定单元506，用于根据云覆盖率与晴空指数的关联关系，确定所述未来云覆盖率对应的未来晴空指数；
[0181]
跟踪角度确定单元507，用于基于所述未来晴空指数的大小确定光伏跟踪支架的最佳跟踪角度。
[0182]
根据未来晴空指数的大小可以确定未来天空晴朗还是存在卷云或层云，以确定光伏跟踪支架的最佳跟踪角度。
[0183]
综上可知，本发明公开了一种光伏跟踪支架的控制方法，基于入射到水平面的当前太阳总辐射强度和当前晴空辐射强度确定当前晴空指数，以确定当前辐照水平，在当前晴空指数小于预设指数值时确定出现多云天气，此时获取当前时刻及当前时刻之前第一预设时间段内采集的所有云图像，通过图像识别技术从每个云图像中提取出包含太阳位置的太阳辐射强度影响区域，基于太阳辐射强度影响区域中历史云覆盖率的变化趋势预测当前时刻之后第二预设时间段的未来云覆盖率，得到太阳辐射强度影响区域内的云变化趋势，根据云覆盖率与晴空指数的关联关系，确定未来云覆盖率对应的未来晴空指数，从而基于未来晴空指数的大小确定光伏跟踪支架的最佳跟踪角度。本发明在确定最佳跟踪角度时考虑了太阳辐射强度影响区域内的云变化趋势，从而有效避免了因天气复杂多变导致光伏跟踪支架不停转动的情况，进而提高了光伏电站发电量，延长了光伏跟踪支架的使用寿命。
[0184]
为进一步优化上述实施例，区域提取单元503可以包括：
[0185]
剪裁子单元，用于采用图像处理库对每个所述云图像的边缘畸变位置进行剪裁得到目标云图像；
[0186]
太阳位置确定子单元，用于在所述目标云图像上确定所述太阳位置；
[0187]
区域提取子单元，用于以所述太阳位置为中心点，提取出与所述中心点的距离为预设距离范围内的区域作为所述太阳辐射强度影响区域。
[0188]
为进一步优化上述实施例，太阳位置确定子单元具体用于：
[0189]
获取当前太阳的地理位置，所述地理位置包括：天顶角和方位角；
[0190]
根据所述天顶角和所述方位角，在所述目标云图像上确定所述太阳位置。
[0191]
为进一步优化上述实施例，历史云覆盖率确定单元504可以包括：
[0192]
云覆盖面积确定子单元，用于利用卷积神经网络从每个所述太阳辐射强度影响区域提取出云图特征，并基于所述云图特征确定所述太阳辐射强度影响区域中的云覆盖面积；
[0193]
历史云覆盖率确定子单元，用于基于每个所述云覆盖面积和对应的所述太阳辐射强度影响区域，确定对应云图像的所述历史云覆盖率。
[0194]
为进一步优化上述实施例，未来晴空指数确定单元可以包括：
[0195]
辐射强度获取子单元，用于获取所述当前时刻之前所述第一预设时间段内所有的历史太阳总辐射强度和历史晴空辐射强度；
[0196]
晴空指数序列确定子单元，用于基于各个所述历史太阳总辐射强度和各个所述历史晴空辐射强度，确定所述当前时刻之前所述第一预设时间段内的各个历史晴空指数，得到历史晴空指数序列；
[0197]
拟合子单元，用于将所述历史晴空指数序列和历史云覆盖率序列进行线性拟合，得到所述云覆盖率与晴空指数的关联关系，其中，所述历史云覆盖率序列包括：所述当前时刻之前所述第一预设时间段内的各个所述历史云覆盖率；
[0198]
未来晴空指数确定子单元，用于根据所述云覆盖率与晴空指数的相关关系，确定所述未来云覆盖率对应的所述未来晴空指数。
[0199]
为进一步优化上述实施例，跟踪角度确定单元可以包括：
[0200]
判断子单元，用于判断所述未来晴空指数是否小于所述预设指数值；
[0201]
比较子单元，用于在所述判断子单元判断为是的情况下，比较当前晴空指数与所述未来晴空指数的大小关系；
[0202]
当前辐照值确定子单元，用于若所述当前晴空指数不小于所述未来晴空指数，则将所述当前晴空指数对应的当前太阳辐射强度输入倾斜面辐射量计算模型，得到所述倾斜面辐射量计算模型的各个倾角对应的当前辐照值；
[0203]
第一跟踪角度确定子单元，用于将各个所述当前辐照值中最大当前辐照值对应的倾角确定为所述光伏跟踪支架的所述最佳跟踪角度。
[0204]
为进一步优化上述实施例，跟踪角度确定单元还可以包括：
[0205]
辐射强度预测子单元，用于若所述未来晴空指数小于所述未来晴空指数，则基于所述未来晴空指数和对应时刻晴空模型，得到所述当前时刻之后所述第二预设时间段的预测太阳辐射强度；
[0206]
预测辐照值确定子单元，用于将所述预测太阳辐射强度输入所述倾斜面辐射量计算模型，得到所述倾斜面辐射量计算模型的各个倾角对应的预测辐照值；
[0207]
第二跟踪角度确定子单元，用于将各个所述预测辐照值中最大预测辐照值对应的倾角确定为所述光伏跟踪支架的所述最佳跟踪角度。
[0208]
为进一步优化上述实施例，跟踪角度确定单元507还可以包括：
[0209]
第三跟踪角度确定子单元，用于在所述判断子单元判断为否的情况下，采用天文算法确定所述光伏跟踪支架的所述最佳跟踪角度。
[0210]
需要说明的是，装置实施例中各组成部分的具体工作原理，请参见方法实施例对应部分，此处不再赘述。
[0211]
本发明还公开了一种光伏跟踪系统，包括：光伏组件、光伏跟踪器、光伏逆变器和控制器，控制器包括上述实施例中的光伏跟踪支架的控制装置；
[0212]
所述控制器分别与所述光伏跟踪器和所述光伏逆变器通信连接，所述光伏跟踪器与至少一个所述光伏组件通过机械结构连接，至少一个所述光伏组件连接至所述光伏逆变器的直流侧。
[0213]
光伏跟踪系统对光伏跟踪支架的控制过程可参见上述实施例对应部分，此处不再赘述。
[0214]
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者
设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0215]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
[0216]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。