CN116526959A - 一种光伏组件的清洗方法及装置 - Google Patents

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CN116526959A CN202310465864.XA CN202310465864A CN116526959A CN 116526959 A CN116526959 A CN 116526959A CN 202310465864 A CN202310465864 A CN 202310465864A CN 116526959 A CN116526959 A CN 116526959A
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李奉哲
陈俊杰
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Abstract

本发明涉及光伏发电技术领域，揭示了一种光伏组件的清洗方法及装置。获取光伏板集合的当前图像并确定光伏板集合中需要清洁的光伏板的待清洁数量，接着判断待清洁数量是否大于或等于目标数量，其中，目标数量为预先存储的光伏板集合的日发电收益损耗等于单次清洗成本时需要清洁的光伏板的数量，如果是，执行清洗操作以清洁光伏板集合。通过利用现场的视频监控获取光伏板表面污染情况，通过待清洁光伏板与已清洁光伏板的污染对比来统计需要清洁的光伏板的数量，通过对比污染造成的日发电收益损耗与单次清洗成本数据，确认该光伏电站是否达到需要清洁的条件，能够更加科学地决策清洗时刻，提高清洗效率，降低时间成本、人力成本和物力成本。

Description

一种光伏组件的清洗方法及装置
技术领域
本发明涉及光伏发电技术领域，特别涉及一种光伏组件的清洗方法及装置。
背景技术
光伏电站作为清洁能源的重要代表，建设规模和容量与日俱增，企事业单位对于光伏发电效率的要求越来越高。光伏电站运行的过程中，光伏组件长时间置于户外，空气中的尘埃、风沙和飞禽排泄物等会对光伏组件造成遮挡，导致光伏组件透射率下降，发电效率随之降低。
当前，企事业在选择光伏的清洗时间时，通常仅按某个固定周期进行清洗，或者以单块组件的清洁程度进行判断，就对整个站点进行清洗。这种清洗方式不仅清洗效率低，而且增加了时间成本、人力成本和物力成本。
发明内容
为了解决现有光伏组件的清洗方式通常仅按某个固定周期进行清洗，或者以单块组件的清洁程度进行判断，就对整个站点进行清洗。这种清洗方式不仅清洗效率低，而且增加了时间成本、人力成本和物力成的问题，本发明提供了一种光伏组件的清洗方法及装置。
为解决上述问题，本发明实施例提供了一种光伏组件的清洗方法，所述清洗方法包括：
获取光伏板集合的当前图像；所述光伏板集合至少包括一个光伏板；
根据所述当前图像确定所述光伏板集合中需要清洁的光伏板的待清洁数量；
判断所述待清洁数量是否大于或等于目标数量；所述目标数量为预先存储的所述光伏板集合的日发电收益损耗等于单次清洗成本时需要清洁的光伏板的数量；
若是，执行清洗操作以清洁所述光伏板集合。
可选地，在所述获取光伏板集合的当前图像之前，所述清洗方法还包括：
获取清洁状态下所述光伏板集合的日发电总量Q1和所述光伏板集合的清洁图像；
获取实时电价P和表面积聚t天的灰尘后的所述光伏板集合的日发电总量Q2t；
根据第一公式计算所述光伏板集合的日发电收益损耗ΔCt；所述第一公式为ΔCt＝|Q1-Q2t|×P；
确定所述光伏板集合的单次清洗成本C；
当ΔCt＝时，获取所述光伏板集合的第一图像；
计算所述第一图像与所述清洁图像的相似度，并根据所述相似度确定ΔCt＝时需要清洁的光伏板的目标数量。
可选地，所述计算所述第一图像与所述清洁图像的相似度，并根据所述相似度确定ΔCt＝时需要清洁的光伏板的目标数量，包括：
根据相邻光伏板之间的拼接特性对所述清洁图像进行分割以获得N个清洁图像块；
根据相邻光伏板之间的拼接特性对所述第一图像进行分割以获得N个第一图像块；
利用模糊算法依次计算每个所述第一图像块与任一所述清洁图像块的第一相似度分值；
计算并保存所述第一相似度分值小于预设阈值的第一图像块对应的光伏板的目标数量。
可选地，所述根据所述当前图像确定所述光伏板集合中需要清洁的光伏板的待清洁数量，包括：
根据相邻光伏板之间的拼接特性对所述当前图像进行分割以获得N个当前图像块；
利用模糊算法依次计算每个所述当前图像块与任一所述清洁图像块的第二相似度分值；
计算所述第二相似度分值小于预设阈值的当前图像块对应的光伏板的待清洁数量。
可选地，所述模糊算法的计算公式为
f(x)＝1/(1+exp(-b×(w1×x1+w2×x2+…+wn×xn)))；
其中，x1，x2，…，xn表示图像的特征向量的特征值，w1，w2，…，wn表示权重参数，b表示阈值参数。
为了解决上述问题，本发明实施例还提供一种光伏组件的清洗装置，所述清洗装置包括：
第一获取模块，用于获取光伏板集合的当前图像；所述光伏板集合至少包括一个光伏板；
第一确定模块，用于根据所述当前图像确定所述光伏板集合中需要清洁的光伏板的待清洁数量；
判断模块，用于判断所述待清洁数量是否大于或等于目标数量；其中，所述目标数量为预先存储的所述光伏板集合的日发电收益损耗等于单次清洗成本时需要清洁的光伏板的数量；
清洗模块，用于当所述判断模块判断出所述待清洁数量大于或等于所述目标数量时，执行清洗操作以清洁所述光伏板集合。
可选地，所述清洗装置还包括：
第二获取模块，用于在所述第一获取模块获取光伏板集合的当前图像之前，获取清洁状态下所述光伏板集合的日发电总量Q1和所述光伏板集合的清洁图像；
第三获取模块，用于获取实时电价P和表面积聚t天的灰尘后的所述光伏板集合的日发电总量Q2t；
第一计算模块，用于根据第一公式计算所述光伏板集合的日发电收益损耗ΔC；所述第一公式为ΔCt＝|Q1-Q2t|×P；
第二确定模块，用于确定所述光伏板集合的单次清洗成本C；
第四获取模块，用于当ΔCt＝时，获取所述光伏板集合的第一图像；
第二计算模块，用于计算所述第一图像与所述清洁图像的相似度，并根据所述相似度确定ΔCt＝时需要清洁的光伏板的目标数量。
可选地，所述第二计算模块包括：
第一分割子模块，用于根据相邻光伏板之间的拼接特性对所述清洁图像进行分割以获得N个清洁图像块；
第二分割子模块，用于根据相邻光伏板之间的拼接特性对所述第一图像进行分割以获得N个第一图像块；
第一计算子模块，用于利用模糊算法依次计算每个所述第一图像块与任一所述清洁图像块的第一相似度分值；
保存子模块，用于计算并保存所述第一相似度分值小于预设阈值的第一图像块对应的光伏板的目标数量。
可选地，所述第一确定模块包括：
第三分割子模块，用于根据相邻光伏板之间的拼接特性对所述当前图像进行分割以获得N个当前图像块；
第二计算子模块，用于利用模糊算法依次计算每个所述当前图像块与任一所述清洁图像块的第二相似度分值；
第三计算子模块，用于计算所述第二相似度分值小于预设阈值的当前图像块对应的光伏板的待清洁数量。
可选地，所述模糊算法的计算公式为
f(x)＝1/(1+exp(-b×(w1×x1+2×x2+…+n×xn)))；
其中，x1，x2，…，xn表示图像的特征向量的特征值，w1，w2，…，wn表示权重参数，b表示阈值参数。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本发明实施例中，获取光伏板集合的当前图像，并根据当前图像确定光伏板集合中需要清洁的光伏板的待清洁数量，接着判断待清洁数量是否大于或等于目标数量，其中，目标数量为预先存储的光伏板集合的日发电收益损耗等于单次清洗成本时需要清洁的光伏板的数量，如果待清洁数量大于或等于目标数量，执行清洗操作以清洁光伏板集合。本发明实施例通过利用现场的视频监控系统，获取现场组件的表面污染情况，通过待清洁光伏板与已清洁光伏板之间的污染对比，统计需要清洁的光伏板的数量，通过对比污染造成的日发电收益损耗与单次清洗成本数据，确认该光伏电站是否达到需要清洁的条件，解决了现有光伏组件的清洗方式通常仅按某个固定周期进行清洗，或者以单块组件的清洁程度进行判断，就对整个站点进行清洗导致的清洗效率低的问题，能够更加科学地决策清洗时刻，提高清洗效率，降低时间成本、人力成本和物力成本。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。
图1为本发明实施例提供的一种光伏组件的清洗方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的另一种光伏组件的清洗方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的又一种光伏组件的清洗方法的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的一种根据相似度确定目标数量的流程示意图；
图5为本发明实施例提供的一种确定光伏板的待清洁数量的流程示意图；
图6为本发明实施例提供的一种确定光伏板的待清洁数量的变形的流程示意图；
图7为本发明实施例提供的一种光伏组件的清洗装置的功能模块图；
图8是本发明实施例提供的另一种光伏组件的清洗装置的功能模块图；
图9是本发明实施例提供的又一种光伏组件的清洗装置的功能模块图；
图10为本发明实施例提供的一种第二计算模块的功能模块图；
图11为本发明实施例提供的一种第一确定模块的功能模块图；
图12是本发明实施例提供的另一种第一确定模块的功能模块图；
图13是本发明一实施例提供的实现光伏组件的清洗方法的清洗设备的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例执行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”和“第五”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定顺序。本发明实施例的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本发明实施例提供一种光伏组件的清洗方法，该光伏组件的清洗方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的清洗设备中的至少一种。换言之，该光伏组件的清洗方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(ContentDelivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
请参阅图1所示，图1为本发明实施例提供的一种光伏组件的清洗方法的流程示意图。如图1所示，该光伏组件的清洗方法包括：
S1、获取光伏板集合的当前图像。
本发明实施例中，光伏板集合至少包括一个光伏板。
本发明实施例中，该光伏组件的清洗方法应用于清洗装置，清洗装置可以通过视频监控系统来获取光伏板集合的当前图像。如摄像机等。利用摄像头对光伏板集合进行实时拍摄得到光伏板集合的当前图像，便于后续对光伏板表面污染情况进行分析。
S2、根据当前图像确定光伏板集合中需要清洁的光伏板的待清洁数量。
可以理解，光伏板表面覆盖的灰尘会影响光伏板的发电效益，当灰尘积累到一定程度时，光伏板的发电效益大大减小，因此需要及时对光伏板上的灰尘进行清洗。本发明实施例中，清洗装置可以通过比对光伏板集合的发电收益损耗和单次清洗成本来确定是否需要进行光伏板的清洗。
S3、判断待清洁数量是否大于或等于目标数量；如果是，执行步骤S4；反之，结束本流程。
本发明实施例中，目标数量为预先存储的光伏板集合的日发电收益损耗等于单次清洗成本时需要清洁的光伏板的数量。
S4、执行清洗操作以清洁光伏板集合。
本发明实施例中，清洗操作可以通过清洗设备进行自动化清洗。
本发明实施例中，清洗装置可以预先测得光伏板集合的放电收益损失等于光伏板集合的单次清洗成本时光伏板集合中需要清洁的光伏板的数量，将该数量标记为目标数量并进行存储。需要确定光伏板集合的清洗时刻时，可以对比当前图像中的待清洁数量和预先存储的目标数量的大小，当待清洁数量大于或等于目标数量时，表明光伏板集合的日发电收益损耗已经大于或等于光伏板集合的单次清洗成本了，此时清洗装置执行步骤S4执行清洗操作以清洁光伏板集合。
本发明实施例通过利用现场的视频监控系统，获取现场组件的表面污染情况，通过待清洁光伏板与已清洁光伏板之间的污染对比，统计需要清洁的光伏板的数量，通过计算污染造成的日发电收益损耗与单次清洗成本数据之间的对比，确认该光伏电站是否达到需要清洁的条件，解决了现有光伏组件的清洗方式通常仅按某个固定周期进行清洗，或者以单块组件的清洁程度进行判断，就对整个站点进行清洗导致的清洗效率低的问题，能够更加科学地决策清洗时刻，提高清洗效率，降低时间成本、人力成本和物力成本。
作为一种可选的实施方式，在步骤S3判断出待清洁数量大于或等于目标数量时，清洗装置还可以执行以下步骤：清洗装置通过预设方式发送告警信息通知企事业；预设方式可以为预先绑定的企事业的联系号码或邮箱。
举例来说，假设告警信息为“灰尘积累过多，请尽快清洗”，预设方式为预先绑定的企事业的联系号码，当判断出待清洁数量大于或等于目标数量时，清洗装置通过该联系号码给企事业发送短信，短信内容为“灰尘积累过多，请尽快清洗”。
需要说明的是，清洗装置通过预设方式发送告警信息通知企事业可以与步骤S4同时执行，也可以在步骤S4之前执行，本发明实施例对此不做限定。
进一步地，请参阅图2所示，图2为本发明实施例提供的另一种光伏组件的清洗方法的流程示意图。在步骤S4执行清洗操作以清洁光伏板集合时，该光伏组件的清洗方法还包括：
S5、实时拍摄光伏板集合的清洗过程并转发给企事业。
S6、当清洗操作结束时，拍摄光伏板集合清洗完成时的已清洁图像。
S7、将已清洁图像发送给企事业进行确认。
本发明实施例中，通过对光伏板集合的清洗过程进行视频直播以供企事业知悉清洗过程，便于企事业对清洗过程进行调整。此外，当清洗完成后，将光伏板集合的已清洁图像发送给企事业进行确认，便于企事业了解清洗程度，进而对清洗操作进行干预，同时有利于清洗设备的维护更换。举例来说，当清洗完成后，光伏板集合的已清洁图像中的光伏板仍然存在较多的灰尘影像，此时，可能是清洗设备损坏，需要进行维护更换。
进一步地，请参阅图3所示，图3为本发明实施例提供的又一种光伏组件的清洗方法的流程示意图。在步骤S1获取光伏板集合的当前图像之前，该光伏组件的清洗方法还包括：
S11、获取清洁状态下光伏板集合的日发电总量Q1和光伏板集合的清洁图像；
S12、获取实时电价P和表面积聚t天的灰尘后的光伏板集合的日发电总量Q2t；
S13、根据第一公式计算光伏板集合的日发电收益损耗ΔCt；其中，第一公式为ΔCt＝|Q1-Q2t|×P；
S14、确定光伏板集合的单次清洗成本C，并在当ΔCt＝C时，获取光伏板集合的第一图像；
S15、计算第一图像与清洁图像的相似度，并根据相似度确定ΔCt＝时需要清洁的光伏板的目标数量。
本发明实施例中，清洁状态下光伏板集合的日发电总量Q1和光伏板集合的清洁图像为预先存储在本地或数据库的，清洗装置可以直接调用。
本发明实施例中，实时电价P可以根据市电均价确定，也可以根据当日储电调度的地区的电价确定。
可以理解，在步骤S12中，Q2t表示表面积聚t天的灰尘后，第t天的光伏板集合的日发电总量。举例来说，Q21标识第1天的日发电总量，Q22标识第2天的日发电总量，Q23标识第3天的日发电总量，依此类推。将第t天的光伏板集合的日发电总量Q2t与洁状态下光伏板集合的日发电总量Q1相减，得到第t天的光伏板集合的日发电量损失，将该日发电量损失与实时电价P相乘就得到第t天的光伏板集合的日发电收益损耗ΔCt。
具体地，在步骤S14中，单次清洗成本C＝a+b+c，其中，a为清洗设备管理费用成本，b为水费成本，c为清洗设备耗电成本。
当ΔCt＝时，表示第t天的光伏板集合的日发电收益损耗ΔCt已经达到单次清洗成本C了，此时拍摄光伏板集合得到光伏板集合的第一图像，该第一图像表示ΔCt＝时光伏板集合的图像。将该第一图像与清洁状态下的清洁图像相比较，根据相似度程度即可判断出此时需要清洁的光伏板的目标数量。
需要说明的是，由于摄像机取景范围的局限性，图像中的光伏板的数量不一定与光伏发电站架设的光伏板的数量相同。因此，为了保证数据的准确性，步骤S1中的当前图像、步骤S11中的清洁图像和步骤S14中的第一图像为同一环境条件下拍摄得到，其中，环境条件包括摄像机架设位置、摄像机拍摄角度和拍摄高度。
具体地，请参阅图4所示，图4为本发明实施例提供的一种根据相似度确定目标数量的流程示意图。步骤S15中，计算第一图像与清洁图像的相似度，并根据相似度确定ΔCt＝时需要清洁的光伏板的目标数量，包括：
S151、根据相邻光伏板之间的拼接特性对清洁图像进行分割以获得N个清洁图像块；
S152、根据相邻光伏板之间的拼接特性对第一图像进行分割以获得N个第一图像块；
S153、利用模糊算法依次计算每个第一图像块与任一清洁图像块的第一相似度分值；
S154、计算并保存第一相似度分值小于预设阈值的第一图像块对应的光伏板的目标数量。
本发明实施例中，N为自然数。
可以理解，光伏发电站由多块光伏板拼接形成的光伏板集合进行发电，拼接时产生的间隙导致相邻光伏板的不连续性，成像时相邻光伏板之间会产生断层，因此，可以根据相邻光伏板之间的拼接特性对光伏板集合的图像进行分割，进而得到图像中的光伏板的数量。
需要说明的是，由于摄像机取景范围的局限性，图像中的光伏板的数量不一定与光伏发电站架设的光伏板的数量相同。因此，当图像中的光伏板的数量与光伏发电站架设的光伏板的数量不同时，可以按照摄像机的取景范围为基准架设多台摄像机，然后每台摄像机单独执行步骤S151-S154，最后再将每台摄像机得到的目标数量进行相加即可。
本发明实施例中，模糊算法为单层模糊类神经网络算法。在步骤S153-步骤S154中，采用单层模糊类神经网络算法，通过将图像的特征向量作为输入，进而输出相似度分值，其中，相似度分值的范围在0-1之间，越接近1则表明两张图像越相似。本发明实施例通过设定预设阈值，进而对第一相似度分值进行判断，当第一相似度分值小于预设阈值时，表明该第一图像块跟清洁图像块不够相似，因此该第一图像块对应的光伏板需要清洁。其中，预设阈值为根据大量实验统计出的正常情况下光伏板需要清洁时与清洁图像的相似度。
具体地，单层模糊类神经网络算法的计算公式如下：
f(x)＝1/(1+exp(-b×(w1×x1+2×x2+…+n×xn)))
其中，x1，x2，…，xn表示图像的特征向量的特征值，w1，w2，…，wn表示权重参数，b表示阈值参数。
在实际应用中，b的取值通常需要通过交又验证等方式选择合适的数值，以获得较好的模型性能。举例来说，b的初始值可以取0.01，然后通过模型的效果来调整参数b的值，如果模型的拟合效果还不够好，可以逐步增大b的值，直至模型达到最优的拟合效果。
在实际应用中，w1，w2，…，wn的初始权重可以设为较小的随机值，如服从正态分布的随机数，然后通过模型的训练来不断更新权重参数，使模型的预测效果不断优化。更新权重参数时可以采用梯度下降法，通过计算损失函数及其对权重的偏导数，不断调整权重参数直至达到最小值或者收敛。
进一步地，请参阅图5所示，图5为本发明实施例提供的一种确定光伏板的待清洁数量的流程示意图。步骤S2中，根据当前图像确定光伏板集合中需要清洁的光伏板的待清洁数量，包括：
S21、根据相邻光伏板之间的拼接特性对当前图像进行分割以获得N个当前图像块；
S22、利用模糊算法依次计算每个当前图像块与任一清洁图像块的第二相似度分值；
S23、计算第二相似度分值小于预设阈值的当前图像块对应的光伏板的待清洁数量。
本发明实施例中，N为自然数。
需要说明的是，当图像中的光伏板的数量与光伏发电站架设的光伏板的数量不同时，可以按照摄像机的取景范围为基准架设多台摄像机，然后每台摄像机单独执行步骤S21-S23，最后再将每台摄像机得到的待清洁数量进行相加即可。
本发明实施例中，模糊算法为单层模糊类神经网络算法。同理，步骤S22-步骤S23采用单层模糊类神经网络算法，通过将图像的特征向量作为输入，进而输出相似度分值，再根据相似度分值与预设阈值的比较的计算方式与步骤S153-步骤S154中相同，在此不再赘述。
作为一种变形实施例，请参阅图6所示，图6为本发明实施例提供的确定光伏板的待清洁数量的变形的流程示意图。步骤S2中根据当前图像确定光伏板集合中需要清洁的光伏板的待清洁数量的方式可以为：
S24、根据相邻光伏板之间的拼接特性对当前图像进行分割以获得N个当前图像块；
S25、依次确定每个当前图像块中反射最强的第一区域，并在第一区域内确定出与预设颜色相匹配的第二区域；
S26、以第二区域为基准区域，比较每个当前图像块中其它区域与基准区域的颜色差异；
S27、根据颜色差异计算出每个当前图像块的灰尘覆盖率；
S28、计算灰尘覆盖率大于预设覆盖率的当前图像块对应的光伏板的待清洁数量。
本发明实施例中，N为自然数。
本发明实施例中，反射最强的第一区域一般存在与光伏板的角落或者边缘区域，这些区域一般不会被灰尘或污染覆盖。
本发明实施例中，预设颜色为与清洁状态下的光伏板对应的白色或蓝色。第二区域则为近似清洁状态的光伏板所在的区域。
本发明实施例中，预设覆盖率为根据大量实验统计出的正常情况下光伏板需要清洁时的灰尘覆盖率。
本发明实施例中，相同条件下，区域颜色越偏黄或灰，表示覆盖的灰尘越多，因此可以通过比较每个当前图像块中其它区域与基准区域的颜色差异来计算灰尘覆盖率。
需要说明的是，通过该变形实施例执行的方案，目标数量的确定也可以通过计算灰尘覆盖率得到。
请参阅图7，图7是本发明实施例提供的一种光伏组件的清洗装置的功能模块图。本发明所述光伏组件的清洗装置100可以安装于清洗设备中。根据实现的功能，所述光伏组件的清洗装置100可以包括第一获取模块101、第一确定模块102、判断模块103、清洗模块104。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被清洗设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在清洗设备的存储器中。
在本发明实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
第一获取模块101，用于获取光伏板集合的当前图像；
第一确定模块102，用于根据当前图像确定光伏板集合中需要清洁的光伏板的待清洁数量；
判断模块103，用于判断待清洁数量是否大于或等于目标数量；
清洗模块104，用于当判断模块103判断出待清洁数量大于或等于目标数量时，执行清洗操作以清洁光伏板集合。
本发明实施例中，光伏板集合至少包括一个光伏板。
本发明实施例中，目标数量为预先存储的光伏板集合的日发电收益损耗等于单次清洗成本时需要清洁的光伏板的数量。
本发明实施例中，清洗装置100的清洗操作可以通过清洗设备进行自动化清洗。
作为一种可选的实施方式，在判断模块103判断出待清洁数量大于或等于目标数量时，清洗模块104还可以执行以下步骤：清洗模块104通过预设方式发送告警信息通知企事业。
本发明实施例中，预设方式可以为预先绑定的企事业的联系号码或邮箱。
进一步地，请参阅图8，图8是本发明实施例提供的另一种光伏组件的清洗装置的功能模块图。如图8所示，清洗装置100还包括：
第一拍摄模块11，用于实时拍摄光伏板集合的清洗过程并转发给企事业。
第二拍摄模块12，用于当清洗操作结束时，拍摄光伏板集合清洗完成时的已清洁图像。
发送模块13，用于将已清洁图像发送给企事业进行确认。
进一步地，请参阅图9，图9是本发明实施例提供的又一种光伏组件的清洗装置的功能模块图。如图9所示，清洗装置100还包括：
第二获取模块105，用于在第一获取模块101获取光伏板集合的当前图像之前，获取清洁状态下光伏板集合的日发电总量Q1和光伏板集合的清洁图像；
第三获取模块106，用于获取实时电价P和表面积聚t天的灰尘后的光伏板集合的日发电总量Q2t；
第一计算模块107，用于根据第一公式计算光伏板集合的日发电收益损耗ΔC；其中，第一公式为ΔCt＝|Q1-Q2t|×P；
第二确定模块108，用于确定光伏板集合的单次清洗成本C，并在当ΔCt＝C时，获取光伏板集合的第一图像；
第二计算模块109，用于计算第一图像与清洁图像的相似度，并根据相似度确定ΔCt＝时需要清洁的光伏板的目标数量。
本发明实施例中，清洁状态下光伏板集合的日发电总量Q1和光伏板集合的清洁图像为预先存储在本地或数据库的，第二获取模块105可以直接调用。
具体地，请参阅图10，图10是本发明实施例提供的第二计算模块的功能模块图。如图10所示，第二计算模块109包括：
第一分割子模块1091，用于根据相邻光伏板之间的拼接特性对清洁图像进行分割以获得N个清洁图像块；
第二分割子模块1092，用于根据相邻光伏板之间的拼接特性对第一图像进行分割以获得N个第一图像块；
第一计算子模块1093，用于利用模糊算法依次计算每个第一图像块与任一清洁图像块的第一相似度分值；
保存子模块1094，用于计算并保存第一相似度分值小于预设阈值的第一图像块对应的光伏板的目标数量。
本发明实施例中，N为自然数。
其中，预设阈值为根据大量实验统计出的正常情况下光伏板需要清洁时与清洁图像的相似度。
进一步地，请参阅图11，图11是本发明实施例提供的一种第一确定模块的功能模块图。如图11所示，第一确定模块102包括：
第三分割子模块1021，用于根据相邻光伏板之间的拼接特性对当前图像进行分割以获得N个当前图像块；
第二计算子模块1022，用于利用模糊算法依次计算每个当前图像块与任一清洁图像块的第二相似度分值；
第三计算子模块1023，用于计算第二相似度分值小于预设阈值的当前图像块对应的光伏板的待清洁数量。
本发明实施例中，N为自然数。
本发明实施例中，模糊算法为单层模糊类神经网络算法。同理，第二计算子模块1022和第三计算子模块1023采用单层模糊类神经网络算法，通过将图像的特征向量作为输入，进而输出相似度分值，再根据相似度分值与预设阈值的比较的计算方式与第一计算子模块1093和保存子模块1094中相同，在此不再赘述。
作为一种变形实施例，请参阅图12，图12是本发明实施例提供的另一种第一确定模块的功能模块图。如图12所示，第一确定模块102包括：
第三分割子模块1021，用于根据相邻光伏板之间的拼接特性对当前图像进行分割以获得N个当前图像块；
确定子模块1024，用于依次确定每个当前图像块中反射最强的第一区域，并在第一区域内确定出与预设颜色相匹配的第二区域；
比较子模块1025，用于以第二区域为基准区域，比较每个当前图像块中其它区域与基准区域的颜色差异；
第四计算子模块1026，用于根据颜色差异计算出每个当前图像块的灰尘覆盖率；
第五计算子模块1027，用于计算灰尘覆盖率大于预设覆盖率的当前图像块对应的光伏板的待清洁数量。
本发明实施例中，N为自然数。
本发明实施例中，预设覆盖率为根据大量实验统计出的正常情况下光伏板需要清洁时的灰尘覆盖率。
需要说明的是，通过该变形实施例执行的方案，目标数量的确定也可以通过计算灰尘覆盖率得到。
详细地，本发明实施例中所述光伏组件的清洗装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1-图6中所述的光伏组件的清洗方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
请参阅图13，图13是本发明一实施例提供的实现光伏组件的清洗装置方法的清洁设备的结构示意图。
所述清洁设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如光伏组件的清洗程序。
其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是清洗设备1的控制核心(ControlUnit)，利用各种接口和线路连接整个清洗设备1的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行光伏组件的清洗程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行清洗设备1的各种功能和处理数据。
所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是清洗设备1的内部存储单元，例如该清洗设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是清洗设备1的外部存储设备，例如清洗设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(SecureDigital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括清洗设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于清洗设备1的应用软件及各类数据，例如光伏组件的清洗程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述通信总线12可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industrystandardarchitecture，EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
所述通信接口13用于上述清洗设备1与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该清洗设备1与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在清洗设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图13仅示出了具有部件的清洗设备，本领域技术人员可以理解的是，图13示出的结构并不构成对所述清洗设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述清洗设备1还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述清洗设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述清洗设备1中的所述存储器11存储的光伏组件的清洗程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取光伏板集合的当前图像；所述光伏板集合至少包括一个光伏板；
根据所述当前图像确定所述光伏板集合中需要清洁的光伏板的待清洁数量；
判断所述待清洁数量是否大于或等于所述目标数量；所述目标数量为预先存储的所述光伏板集合的日发电收益损耗等于单次清洗成本时需要清洁的光伏板的数量；
若是，执行清洗操作以清洁所述光伏板集合。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述清洗设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被清洗设备的处理器所执行时，可以实现：
获取光伏板集合的当前图像；所述光伏板集合至少包括一个光伏板；
根据所述当前图像确定所述光伏板集合中需要清洁的光伏板的待清洁数量；
判断所述待清洁数量是否大于或等于所述目标数量；所述目标数量为预先存储的所述光伏板集合的日发电收益损耗等于单次清洗成本时需要清洁的光伏板的数量；
若是，执行清洗操作以清洁所述光伏板集合。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
应当理解的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种光伏组件的清洗方法，其特征在于，所述清洗方法包括：
获取光伏板集合的当前图像；所述光伏板集合至少包括一个光伏板；
根据所述当前图像确定所述光伏板集合中需要清洁的光伏板的待清洁数量；
判断所述待清洁数量是否大于或等于目标数量；所述目标数量为预先存储的所述光伏板集合的日发电收益损耗等于单次清洗成本时需要清洁的光伏板的数量；
若是，执行清洗操作以清洁所述光伏板集合。
2.根据权利要求1所述的光伏组件的清洗方法，其特征在于，在所述获取光伏板集合的当前图像之前，所述清洗方法还包括：
获取清洁状态下所述光伏板集合的日发电总量Q1和所述光伏板集合的清洁图像；
获取实时电价P和表面积聚t天的灰尘后的所述光伏板集合的日发电总量Q2t；
根据第一公式计算所述光伏板集合的日发电收益损耗ΔCt；所述第一公式为ΔCt＝|Q1-Q2t|×P；
确定所述光伏板集合的单次清洗成本C；
当ΔCt＝时，获取所述光伏板集合的第一图像；
计算所述第一图像与所述清洁图像的相似度，并根据所述相似度确定ΔCt＝时需要清洁的光伏板的目标数量。
3.根据权利要求2所述的光伏组件的清洗方法，其特征在于，所述计算所述第一图像与所述清洁图像的相似度，并根据所述相似度确定ΔCt＝时需要清洁的光伏板的目标数量，包括：
根据相邻光伏板之间的拼接特性对所述清洁图像进行分割以获得N个清洁图像块；
根据相邻光伏板之间的拼接特性对所述第一图像进行分割以获得N个第一图像块；
利用模糊算法依次计算每个所述第一图像块与任一所述清洁图像块的第一相似度分值；
计算并保存所述第一相似度分值小于预设阈值的第一图像块对应的光伏板的目标数量。
4.根据权利要求3所述的光伏组件的清洗方法，其特征在于，所述根据所述当前图像确定所述光伏板集合中需要清洁的光伏板的待清洁数量，包括：
根据相邻光伏板之间的拼接特性对所述当前图像进行分割以获得N个当前图像块；
利用模糊算法依次计算每个所述当前图像块与任一所述清洁图像块的第二相似度分值；
计算所述第二相似度分值小于预设阈值的当前图像块对应的光伏板的待清洁数量。
5.根据权利要求3或4所述的光伏组件的清洗方法，其特征在于，所述模糊算法的计算公式为f(x)＝1/(1+exp(-b×(w1×x1+2×x2+…+n×xn)))；
其中，x1，x2，…，xn表示图像的特征向量的特征值，w1，w2，…，wn表示权重参数，b表示阈值参数。
6.一种光伏组件的清洗装置，其特征在于，所述清洗装置包括：
第一获取模块，用于获取光伏板集合的当前图像；所述光伏板集合至少包括一个光伏板；
第一确定模块，用于根据所述当前图像确定所述光伏板集合中需要清洁的光伏板的待清洁数量；
判断模块，用于判断所述待清洁数量是否大于或等于目标数量；其中，所述目标数量为预先存储的所述光伏板集合的日发电收益损耗等于单次清洗成本时需要清洁的光伏板的数量；
清洗模块，用于当所述判断模块判断出所述待清洁数量大于或等于所述目标数量时，执行清洗操作以清洁所述光伏板集合。
7.根据权利要求6所述的光伏组件的清洗装置，其特征在于，所述清洗装置还包括：
第二获取模块，用于在所述第一获取模块获取光伏板集合的当前图像之前，获取清洁状态下所述光伏板集合的日发电总量Q1和所述光伏板集合的清洁图像；
第三获取模块，用于获取实时电价P和表面积聚t天的灰尘后的所述光伏板集合的日发电总量Q2t；
第一计算模块，用于根据第一公式计算所述光伏板集合的日发电收益损耗ΔC；所述第一公式为ΔCt＝|Q1-Q2t|×P；
第四获取模块，用于确定所述光伏板集合的单次清洗成本C，并在当ΔCt＝时，获取所述光伏板集合的第一图像；
第二计算模块，用于计算所述第一图像与所述清洁图像的相似度，并根据所述相似度确定ΔCt＝时需要清洁的光伏板的目标数量。
8.根据权利要求7所述的光伏组件的清洗装置，其特征在于，所述第二计算模块包括：
第一分割子模块，用于根据相邻光伏板之间的拼接特性对所述清洁图像进行分割以获得N个清洁图像块；
第二分割子模块，用于根据相邻光伏板之间的拼接特性对所述第一图像进行分割以获得N个第一图像块；
第一计算子模块，用于利用模糊算法依次计算每个所述第一图像块与任一所述清洁图像块的第一相似度分值；
保存子模块，用于计算并保存所述第一相似度分值小于预设阈值的第一图像块对应的光伏板的目标数量。
9.根据权利要求8所述的光伏组件的清洗装置，其特征在于，所述第一确定模块包括：
第三分割子模块，用于根据相邻光伏板之间的拼接特性对所述当前图像进行分割以获得N个当前图像块；
第二计算子模块，用于利用模糊算法依次计算每个所述当前图像块与任一所述清洁图像块的第二相似度分值；
第三计算子模块，用于计算所述第二相似度分值小于预设阈值的当前图像块对应的光伏板的待清洁数量。
10.根据权利要求8或9所述的光伏组件的清洗装置，其特征在于，所述模糊算法的计算公式为f(x)＝1/(1+exp(-b×(w1×x1+2×x2+…+n×xn)))；
其中，x1，x2，…，xn表示图像的特征向量的特征值，w1，w2，…，wn表示权重参数，b表示阈值参数。
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