一种太阳能板的供电管理方法及系统与流程

本发明涉及太阳能供电，特别是涉及一种太阳能板的供电管理方法及系统。

背景技术：

1、太阳能是大自然赐予的一种取之不尽、用之不竭、无污染的绿色能源，但它具有随机性、间歇性的特点。据估计，地球一年从太阳获得的能量约为7×1017kwh，我国陆地一年所获得的太阳能在1.3×1016kwh左右。由于各地区在地球上所处经纬度不同，我国各地平均日照射量和日照时间有很大差别，我国平均日照射量在2.6kwh/m2d～6.4kwh/m2d范围，年日照数在1000～3300h。

2、太阳能供电设备一般由太阳能电池组件、太阳能控制器、蓄电池(组)组成，当需要使用时可直接通过逆变器将其转换为市电使用，但由于其供电并不是连续性的，因此仅通过太阳能供电很难保证用电的稳定，其只能起到辅助的作用，如何对太阳能供电进行管理直接关系到用电的稳定性，因此，亟需一种太阳能板的供电管理方法及系统，能够解决现有太阳能供电不稳定的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种太阳能板的供电管理方法及系统，以解决上述现有技术存在的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

3、本发明提供一种太阳能板的供电管理方法，包括以下步骤：

4、s1.采集用电端的历史用电数据，并根据历史用电数据生成用电预测模型；

5、s2.对用电预测模型进行训练；

6、s3.输入目标用电时间，得到目标时间的预计用电情况；

7、s4.根据预计用电情况对太阳能板供电设备进行控制。

8、优选地，步骤s1中，所述历史用电数据包括用电时间、用电类型和用电量。

9、优选地，步骤s1中，所述用电预测模型采用逻辑回归模型。

10、优选地，步骤s2中，所述训练的方法为：

11、s21.将历史用电时间序列作为训练输入向量，确定训练输入向量对应的用电类型标签值和用电量标签值；

12、s22.将训练输入向量输入预设的逻辑回归模型，得到训练值；

13、s23.按预设规则确定训练值与标签值的误差最小值；

14、s24.依据误差最小值调整逻辑回归模型的模型参数，得到用电预测模型。

15、优选地，步骤s3中，所述预计用电情况分为高负荷用电、正常负荷用电和低负荷用电。

16、优选地，步骤s4中，所述控制方法为：控制太阳能板供电设备不供电、控制太阳能板供电设备辅助电网共同供电以及控制太阳能板供电设备单独供电。

17、本发明还提供一种太阳能板的供电管理系统，其特征在于：包括：

18、采集单元，用于采集用电端的历史用电数据；

19、模型生成单元，用于根据历史用电数据生成用电预测模型；

20、训练单元，用于利用历史用电数据对用电预测模型进行训练；

21、输入单元，用于输入目标用电时间；

22、计算单元，用于通过用电预测模型计算得到目标时间的预计用电情况；

23、控制单元，用于根据预计用电情况对太阳能板供电设备进行控制。

24、本发明相对于现有技术取得了以下有益技术效果：

25、本发明提供的一种太阳能板的供电管理方法及系统，方法包括以下步骤：s1.采集用电端的历史用电数据，并根据历史用电数据生成用电预测模型；s2.对用电预测模型进行训练；s3.输入目标用电时间，得到目标时间的预计用电情况；s4.根据预计用电情况对太阳能板供电设备进行控制；通过预测未来用电情况能够实现对太阳能板供电设备的合理管理，从而确保其能够在需要时有效接入供电，提高了供电的稳定性。

技术特征：

1.一种太阳能板的供电管理方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的太阳能板的供电管理方法，其特征在于：步骤s1中，所述历史用电数据包括用电时间、用电类型和用电量。

3.根据权利要求2所述的太阳能板的供电管理方法，其特征在于：步骤s1中，所述用电预测模型采用逻辑回归模型。

4.根据权利要求3所述的太阳能板的供电管理方法，其特征在于：步骤s2中，所述训练的方法为：

5.根据权利要求1所述的太阳能板的供电管理方法，其特征在于：步骤s3中，所述预计用电情况分为高负荷用电、正常负荷用电和低负荷用电。

6.根据权利要求1所述的太阳能板的供电管理方法，其特征在于：步骤s4中，所述控制方法为：控制太阳能板供电设备不供电、控制太阳能板供电设备辅助电网共同供电以及控制太阳能板供电设备单独供电。

7.一种太阳能板的供电管理系统，其特征在于：包括：

技术总结
本发明提供了一种太阳能板的供电管理方法及系统，方法包括以下步骤：S1.采集用电端的历史用电数据，并根据历史用电数据生成用电预测模型；S2.对用电预测模型进行训练；S3.输入目标用电时间，得到目标时间的预计用电情况；S4.根据预计用电情况对太阳能板供电设备进行控制；通过预测未来用电情况能够实现对太阳能板供电设备的合理管理，从而确保其能够在需要时有效接入供电，提高了供电的稳定性。

技术研发人员：张菊,白芹,李小勇,张宁宁,熊建
受保护的技术使用者：深圳市紫光照明技术股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/21