CN117574176B - 一种bipv光伏玻璃生产工艺优化方法 - Google Patents
一种bipv光伏玻璃生产工艺优化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117574176B CN117574176B CN202410046215.0A CN202410046215A CN117574176B CN 117574176 B CN117574176 B CN 117574176B CN 202410046215 A CN202410046215 A CN 202410046215A CN 117574176 B CN117574176 B CN 117574176B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- photovoltaic glass
- sealing process
- bipv photovoltaic
- bipv
- sealing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 239000011521 glass Substances 0.000 title claims abstract description 233
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 200
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000013084 building-integrated photovoltaic technology Methods 0.000 title abstract 8
- 238000007789 sealing Methods 0.000 claims abstract description 200
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 161
- 238000000429 assembly Methods 0.000 claims abstract description 46
- 230000000712 assembly Effects 0.000 claims abstract description 46
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 50
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 36
- 239000003566 sealing material Substances 0.000 claims description 24
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 9
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 9
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 4
- 125000006850 spacer group Chemical group 0.000 claims description 4
- 238000005816 glass manufacturing process Methods 0.000 abstract description 2
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 19
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 10
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 7
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 239000000084 colloidal system Substances 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000020169 heat generation Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 230000008713 feedback mechanism Effects 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 238000011478 gradient descent method Methods 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 238000009533 lab test Methods 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02S—GENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRARED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES
- H02S20/00—Supporting structures for PV modules
- H02S20/20—Supporting structures directly fixed to an immovable object
- H02S20/22—Supporting structures directly fixed to an immovable object specially adapted for buildings
- H02S20/26—Building materials integrated with PV modules, e.g. façade elements
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/04—Manufacturing
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02S—GENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRARED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES
- H02S50/00—Monitoring or testing of PV systems, e.g. load balancing or fault identification
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02S—GENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRARED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES
- H02S50/00—Monitoring or testing of PV systems, e.g. load balancing or fault identification
- H02S50/10—Testing of PV devices, e.g. of PV modules or single PV cells
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Architecture (AREA)
- Civil Engineering (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Geometry (AREA)
- Photovoltaic Devices (AREA)
Abstract
本发明提供了一种BIPV光伏玻璃生产工艺优化方法，涉及玻璃制造工艺技术领域，包括：获取BIPV光伏玻璃组件内的内置电池板数量；对BIPV光伏玻璃组件分类，得到多类BIPV光伏玻璃组件；建立多类密封工艺参数；根据当前BIPV光伏玻璃组件的所属类别与多类密封工艺参数进行匹配，得到第一密封工艺参数；通过对当前BIPV光伏玻璃组件进行监测，得到实时密封工艺参数，与第一密封工艺参数中进行比对，获取密封工艺反馈参数；以密封工艺反馈参数对当前BIPV光伏玻璃组件进行密封工艺反馈优化。本发明解决了在内置电池板数量不同的情况下，由于产生的热量差异，可能导致密封层失效，从而影响光伏玻璃的质量和性能的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及玻璃制造工艺技术领域，具体涉及一种BIPV光伏玻璃生产工艺优化方法。
背景技术
BIPV（Building Integrated Photovoltaics）光伏玻璃是一种将太阳能电池板集成到建筑物外部玻璃表面的技术，尽管BIPV技术在可再生能源领域具有巨大潜力，但在实际应用中仍然面临一些技术问题，其中之一便是与密封层相关的问题，由于BIPV光伏玻璃组件内部存在电池板，工作时产生的热量可能导致密封层的失效，进而影响光伏玻璃的密封性能和使用寿命，不同内置电池板数量的情况下，由于产生的热量差异，密封层容易受到不同程度的影响。同时，不同内置电池板数量产生的热量可能在中空结构中累积，导致密封层受热而失效，这种热量累积问题可能会对BIPV光伏玻璃的可靠性和性能产生负面影响。
发明内容
本申请通过提供了一种BIPV光伏玻璃生产工艺优化方法，旨在解决不同内置电池板数量的BIPV光伏玻璃组件在工作过程中产生的热量差异可能导致热量在中空结构中累积，影响密封层的稳定性，同时热量累积可能导致密封层的失效，进而影响光伏玻璃的密封性能，降低其可靠性和使用寿命的技术问题。
鉴于上述问题，本申请提供了一种BIPV光伏玻璃生产工艺优化方法。
本申请公开的第一个方面，提供了一种BIPV光伏玻璃生产工艺优化方法，所述方法包括：获取BIPV光伏玻璃组件内的内置电池板数量；通过对内置电池板数量进行识别对所述BIPV光伏玻璃组件分类，得到多类BIPV光伏玻璃组件，其中，每一类BIPV光伏玻璃组件的内置电池板数量相同；以所述多类BIPV光伏玻璃组件，建立多类密封工艺参数；根据当前BIPV光伏玻璃组件的所属类别与所述多类密封工艺参数进行匹配，得到当前BIPV光伏玻璃组件对应的第一密封工艺参数；通过对当前BIPV光伏玻璃组件进行监测，得到实时密封工艺参数，与所述第一密封工艺参数中进行比对，获取密封工艺反馈参数；以所述密封工艺反馈参数对当前BIPV光伏玻璃组件进行密封工艺反馈优化。
本申请公开的另一个方面，提供了一种BIPV光伏玻璃生产工艺优化系统，所述系统用于上述方法，所述系统包括：电池板数量获取模块，所述电池板数量获取模块用于获取BIPV光伏玻璃组件内的内置电池板数量；多类玻璃组件获取模块，所述多类玻璃组件获取模块用于通过对内置电池板数量进行识别对所述BIPV光伏玻璃组件分类，得到多类BIPV光伏玻璃组件，其中，每一类BIPV光伏玻璃组件的内置电池板数量相同；多类工艺参数建立模块，所述多类工艺参数建立模块用于以所述多类BIPV光伏玻璃组件，建立多类密封工艺参数；第一工艺参数获取模块，所述第一工艺参数获取模块用于根据当前BIPV光伏玻璃组件的所属类别与所述多类密封工艺参数进行匹配，得到当前BIPV光伏玻璃组件对应的第一密封工艺参数；反馈参数获取模块，所述反馈参数获取模块用于通过对当前BIPV光伏玻璃组件进行监测，得到实时密封工艺参数，与所述第一密封工艺参数中进行比对，获取密封工艺反馈参数；反馈优化模块，所述反馈优化模块用于以所述密封工艺反馈参数对当前BIPV光伏玻璃组件进行密封工艺反馈优化。
本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
通过获取内置电池板数量并分类，确保每一类BIPV光伏玻璃组件具有相同数量的内置电池板，这有助于精准建模和分析不同类别组件的特性；针对不同类别的BIPV光伏玻璃组件，建立多类密封工艺参数，这些参数考虑了内置电池板数量的影响，有助于优化密封工艺以应对热量差异；通过实时监测当前BIPV光伏玻璃组件的热量和密封工艺参数，实现了对密封层状态的实时反馈，这有助于及时发现潜在问题；基于实时监测的数据，通过与第一密封工艺参数进行比对，获取密封工艺反馈参数，从而实现对当前组件的密封工艺的实时优化。综上所述，该方法有效解决了不同内置电池板数量引起的热量累积问题，通过建立多类密封工艺参数，实现了对密封工艺的精细化管理，实时监测和反馈机制保障了及时调整和优化，提高了BIPV光伏玻璃组件的密封性能，延长了其使用寿命，增强了可靠性。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请实施例提供了一种BIPV光伏玻璃生产工艺优化方法流程示意图。
图2为本申请实施例提供了一种BIPV光伏玻璃生产工艺优化系统结构示意图。
附图标记说明：电池板数量获取模块10，多类玻璃组件获取模块20，多类工艺参数建立模块30，第一工艺参数获取模块40，反馈参数获取模块50，反馈优化模块60。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种BIPV光伏玻璃生产工艺优化方法，解决了不同内置电池板数量的BIPV光伏玻璃组件在工作过程中产生的热量差异可能导致热量在中空结构中累积，影响密封层的稳定性，同时热量累积可能导致密封层的失效，进而影响光伏玻璃的密封性能，降低其可靠性和使用寿命的技术问题。
在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
实施例一
如图1所示，本申请实施例提供了一种BIPV光伏玻璃生产工艺优化方法，所述方法包括：
获取BIPV光伏玻璃组件内的内置电池板数量；
获取BIPV（Building Integrated Photovoltaics，建筑一体化）光伏玻璃组件内的内置电池板数量，具体地，通过图像处理技术，对检测到的光伏玻璃组件图像进行分析，计算识别到的电池板的个数，确定内置电池板的数量。
通过对内置电池板数量进行识别对所述BIPV光伏玻璃组件分类，得到多类BIPV光伏玻璃组件，其中，每一类BIPV光伏玻璃组件的内置电池板数量相同；
使用获取的内置电池板数量数据，将内置电池板数量与每个组件的相关数据关联。基于内置电池板数量，制定分类标准，即，将组件按照内置电池板数量分成不同的类别，每个类别内的光伏玻璃组件具有相同数量的内置电池板。使用制定的分类标准，将BIPV光伏玻璃组件分为多个类别，每个类别代表一组内置电池板数量相同的组件。
以所述多类BIPV光伏玻璃组件，建立多类密封工艺参数；
以多类BIPV光伏玻璃组件为基础，建立多类密封工艺参数，这是由于当内置电池板数量不同，其产生的热量不相同，通过玻璃的导热系数，使得热量累积到中空结构中，从而破坏密封层，致使光伏玻璃的质量不佳，针对这一现象，该步骤的目的是考虑不同类别内的光伏玻璃组件的特性，特别是在内置电池板数量不同的情况下，研究中空结构中的热量累积与密封层之间的影响关系，以优化密封工艺。
具体地，针对不同类别的BIPV光伏玻璃组件，考虑其内置电池板数量和中空结构，建立热传感模型，该模型包括内置电池板的热量产生、导热系数、中空结构的热传导等因素，以预测中空结构中的热量分布。对各类BIPV光伏玻璃组件进行实验或仿真，通过传感器、热成像仪等采集热量产生数据和中空结构中的热传感数据，根据BIPV光伏玻璃组件样本的层和玻璃材质，获取玻璃导热系数。
利用建立的热传感模型，对采集到的数据进行仿真，生成模型预测的中空热传感数据，通过与实际监测数据进行比对，进行模型的优化，以提高对中空结构中热量分布的准确性。基于优化后的热传感模型，建立多类密封工艺参数，这些参数包括密封材料成分、密封层厚度、密封材料的热导率等，以确保在不同类别的BIPV光伏玻璃组件中，中空结构中的热量得到有效的管理和控制。
总体而言，该步骤通过建立热传感模型和考虑玻璃导热系数，对多类BIPV光伏玻璃组件的密封工艺参数进行优化，以确保在不同情况下中空结构中的热量分布符合设计要求，避免对密封层的不良影响。
根据当前BIPV光伏玻璃组件的所属类别与所述多类密封工艺参数进行匹配，得到当前BIPV光伏玻璃组件对应的第一密封工艺参数；
通过之前的分类标准，确定当前BIPV光伏玻璃组件所属的类别，将当前BIPV光伏玻璃组件的类别与之前建立的多类密封工艺参数进行匹配，找到与当前类别相对应的密封工艺参数集合，从匹配到的密封工艺参数集合中选择一组参数作为当前BIPV光伏玻璃组件的第一密封工艺参数。
通过对当前BIPV光伏玻璃组件进行监测，得到实时密封工艺参数，与所述第一密封工艺参数进行比对，获取密封工艺反馈参数；
使用合适的监测设备，例如温度传感器、热成像仪等，对当前BIPV光伏玻璃组件进行实时监测，监测可以涉及热量分布、温度变化等与密封工艺相关的参数，根据实时监测数据，获取当前BIPV光伏玻璃组件的实时密封工艺参数，这些参数包括密封层温度、密封材料状态等。
将获取的实时密封工艺参数与之前确定的第一密封工艺参数进行比对，通过比对，分析两者之间的差异，确定实时监测数据与预期密封工艺参数之间的偏差。基于比对结果，确定密封工艺反馈参数，这些参数表示实际情况下密封工艺与预期工艺之间的差异，包括需要调整的参数、变更的密封材料等信息，这一反馈信息用于调整密封工艺，以适应实际工作条件，提高光伏玻璃组件的性能和质量。
以所述密封工艺反馈参数对当前BIPV光伏玻璃组件进行密封工艺反馈优化。
对获取的密封工艺反馈参数进行分析，确定需要进行哪些调整和优化，例如设定差异阈值，将差异大于差异阈值的反馈参数作为需要优化的参数。根据分析结果，对密封工艺参数进行调整，包括调整密封材料的成分、密封层的厚度、温度控制策略等，以更好地适应实际工作条件。
将调整后的密封工艺参数应用于当前BIPV光伏玻璃组件，包括调整生产线上的设备、更改密封过程的控制策略等。应用调整后的密封工艺参数，再次对BIPV光伏玻璃组件进行监测，以确保调整后的密封工艺在实际应用中能够有效地改善性能，根据再次监测的结果，如果发现仍然存在改进的空间，可以进行进一步的调整和优化，这个过程需要反复迭代，直到达到满意的密封工艺性能，将最终确定的密封工艺参数记录下来，以供生产过程中的持续改进和追踪使用。这个过程有助于保持光伏玻璃组件的高质量性能，并不断提升密封工艺的适应性和效果。
进一步而言，所述方法还包括：
设置BIPV光伏玻璃组件样本，所述BIPV光伏玻璃组件样本包括多类BIPV光伏玻璃组件；
通过对所述BIPV光伏玻璃组件样本进行实时监测，得到热传感样本，其中，所述热传感样本通过热传感器获取，所述热传感器设置在所述BIPV光伏玻璃组件的中空间隔层；
通过对所述BIPV光伏玻璃组件样本中的内置电池板进行热量监测，得到热监测样本。
从生产中获取一系列BIPV光伏玻璃组件，其中涵盖了不同的内置电池板数量，根据内置电池板数量，将这些组件分类并进行标记，每个类别内的组件具有相同数量的内置电池板，获取多类BIPV光伏玻璃组件，作为BIPV光伏玻璃组件样本。
选择适当的热传感器，如热敏电阻、红外线传感器等，以便在中空间隔层内准确测量温度分布。在BIPV光伏玻璃组件的中空间隔层内设置热传感器，确保传感器位置能够提供对整个空间隔层内温度的准确监测。通过热传感器实时监测BIPV光伏玻璃组件的中空间隔层内的温度分布，从热传感器中采集数据，记录温度相关的信息，将采集到的数据整理成热传感样本，这些样本可以包括时间序列数据，反映中空空间隔层内的温度变化。
选择适当的热量传感器，如热电偶、红外线热像仪、热敏电阻等，来监测内置电池板产生的热量。在BIPV光伏玻璃组件样本的内置电池板位置设置热量传感器，确保传感器能够准确测量内置电池板产生的热量。通过热量传感器实时监测内置电池板的热量产生情况，从热量传感器中采集数据，记录内置电池板产生的热量，将采集到的数据整理成热监测样本，这些样本可以包括时间序列数据，反映内置电池板热量的变化。
进一步而言，所述方法还包括：
根据所述BIPV光伏玻璃组件样本的中空结构，确定层和玻璃材质；
根据所述BIPV光伏玻璃组件样本的层和玻璃材质，得到玻璃导热系数；
对所述热传感样本、玻璃导热系数以及所述热监测样本进行仿真，生成热传感模型，其中，所述热传感模型用于接收内置电池板的热量监测数据后预测中空热传感数据；
根据所述热传感模型，建立多类密封工艺参数。
对BIPV光伏玻璃组件样本的中空结构进行分析，包括组件构造、材料的层次结构等，根据中空结构的分析，确定中空结构中的各个层，这些层包括密封层、玻璃层、中空层等，确认每个层的位置和材质，针对玻璃层，确定使用的玻璃材质，不同的玻璃材质具有不同的导热性能。
利用获取的BIPV光伏玻璃组件样本的层和玻璃材质信息，根据组件中玻璃的材质，通过查阅文献或材料数据库，或者通过实验手段，使用热流计或其他热测量设备测定组件中使用的具体玻璃材质的导热系数，获取该材质对应的玻璃导热系数，这是一个物质属性，以热导率的形式表示。
将热传感样本、玻璃导热系数、热监测样本整合进来，利用整合后的数据，在仿真平台中建立热传感模型，这个模型能够模拟在组件中产生的热量传导过程，根据实际监测数据和理论知识，调整模型中的参数以确保模型与实际情况相符。建立的该热传感模型能够将内置电池板的热量监测数据作为输入，利用内置电池板的热量监测数据，预测中空热传感数据。
定义密封工艺参数，这些参数可能涉及密封材料的种类、密封层的厚度、密封温度、密封时间等，这些参数影响密封工艺的效果和组件的隔热性能。针对定义的密封工艺参数，进行参数扫描，包括对每个参数进行一系列值的尝试，以覆盖可能的范围，使用扫描过的密封工艺参数，运行热传感模型进行仿真，模拟组件内部的热传导过程，获得不同参数组合下的中空热传感数据。根据仿真结果，建立多类密封工艺参数，这可以通过分析热传导的效果，找到最优的密封工艺参数组合，以提高组件的隔热性能。
进一步而言，所述方法还包括：
根据所述BIPV光伏玻璃组件样本的中空结构，确定胶片的材料属性，其中，所述胶片设置在层和玻璃内侧与内置电池板之间；
根据所述胶片的材料属性，得到胶片导热系数；
将所述胶片导热系数输入所述热传感模型中进行仿真优化，生成优化后的热传感模型。
通过对BIPV光伏玻璃组件样本的中空结构进行分析，确定胶片所处的位置，其中，胶片的位置在层和玻璃内侧与内置电池板之间，以此确定胶片厚度。确认胶片的主要功能，例如是否用于隔热、密封或其他目的，这将影响胶片材料的选择和属性的确定，根据胶片的功能，确定其材质，例如，如果胶片用于隔热，则选择具有良好隔热性能的材料。将胶片厚度、胶片材质作为材料属性。
根据胶片的材料属性，查阅文献或材料数据库，或者通过实验手段，使用热流计或其他热测量设备进行测量，获取该材质对应的胶片导热系数，这是一个关键参数，反映了胶片材料对于热量传导的性质。
将获取的胶片导热系数作为模型的输入参数导入热传感模型，利用导入的胶片导热系数参数运行热传感模型，此时，模型将考虑到胶片材料对热传导的影响。分析模型输出的结果，即中空热传感数据，根据模型的仿真结果，评估不同胶片导热系数对中空热传感的影响。在得到满意的仿真结果之后，生成优化后的热传感模型，这个模型能够更准确地预测组件内部的热传导行为，考虑到胶片材料的实际性质。
验证优化后的模型是否能够更好地符合实际测量数据，将模型与实际监测数据进行比对，并进行必要的调整，获取最终生成的优化后的热传感模型，这个优化后的模型为后续的密封工艺分析提供更准确的基础。
进一步而言，以所述多类BIPV光伏玻璃组件，建立多类密封工艺参数，所述方法还包括：
对所述多类BIPV光伏玻璃组件的热量进行采集，得到多类热监测数据集；
通过对所述多类热监测数据集进行特征识别，得到所述多类BIPV光伏玻璃组件一一对应的多类特征热数据；
连接热传感模型对所述多类特征热数据进行分析，获取多类热传感数据；
以所述多类热传感数据，生成基于所述多类BIPV光伏玻璃组件对应的多类密封工艺参数。
从已分类的多类BIPV光伏玻璃组件中选择代表性的样本，在选定的样本上安装热量监测设备，例如热传感器或红外热像仪，这些设备用于测量组件表面的温度分布，从而推导出热量分布。进行实时监测，记录每个时间点的组件表面温度数据，确保监测设备的采样频率足够高，以捕捉热量变化的细节。
将实时监测得到的数据记录下来，对于每个选定的BIPV光伏玻璃组件，得到一组热监测数据，形成多类热监测数据集，每个组件的数据集可以包括时间序列的温度数据。在数据集中标记每个样本对应的类别信息，即所述多类BIPV光伏玻璃组件的分类，获得多类BIPV光伏玻璃组件的多类热监测数据集。
利用获得的多类热监测数据集，每个数据集对应一个所述多类BIPV光伏玻璃组件，对每个热监测数据集进行特征提取，特征包括温度的统计量，如均值、方差等，以及周期性特征、温度分布的形状特征等，这些特征可以反映组件在不同时间段内的热量变化特征。
对提取的特征数据进行标准化处理，确保不同特征的数值范围一致，以避免在后续处理中的尺度问题。将每个数据集关联到其相应的类别标签，即所述多类BIPV光伏玻璃组件的分类信息，将提取并标准化的特征数据组合成多类特征热数据集，每个样本的特征数据应与其对应的类别标签一一对应。
使用在之前步骤中优化的热传感模型，该模型考虑了胶片导热系数、密封工艺参数等关键因素。
将获得的多类特征热数据作为模型输入，运行热传感模型，对每个样本的特征热数据进行分析，生成相应的多类热传感数据，反映了组件内部的热传导和隔热性能，这些数据包括中空热传感数据、温度分布、热传导时间等相关信息，表现了不同类别的BIPV光伏玻璃组件在热传感方面的差异。
根据所述BIPV光伏玻璃组件样本的中空结构，获取腔体密封材料，以此分析获取密封失效指标，根据所述密封失效指标对所述多类热传感数据进行分析，得到基于所述多类BIPV光伏玻璃组件的多个密封失效风险，根据所述多个密封失效风险，生成多类密封工艺参数。
进一步而言，以所述多类热传感数据，生成基于所述多类BIPV光伏玻璃组件对应的多类密封工艺参数，包括：
根据所述BIPV光伏玻璃组件样本的中空结构，获取腔体密封材料；
根据所述腔体密封材料建立腔体温度-密封失效指标的映射关系根据所述腔体温度-密封失效指标的映射关系对所述多类热传感数据进行分析，得到基于所述多类BIPV光伏玻璃组件的多个密封失效风险；
根据所述多个密封失效风险，生成多类密封工艺参数。
对所述BIPV光伏玻璃组件样本的中空结构进行分析，了解中空结构的层次、层间距、胶体位置等关键参数，根据中空结构的分析结果，获取腔体密封材料，腔体密封材料是一种胶体，其选择应考虑到材料的密封性能、导热性能、耐高温性能等因素。针对电池数量增加导致的中空结构热量累积问题，要求所选择的腔体密封材料具有更好的隔热性能，这意味着电池越多，对应的胶体应具有较低的导热系数，以减少热量在中空结构中的传导。
根据腔体密封材料，进行实验或模拟研究，建立腔体温度与密封失效之间的映射关系，这可以是一个数学模型，将腔体温度作为输入，输出相应的密封失效指标。对建立的映射关系进行验证，确保该关系在实际应用中具有一定的准确性，验证可以通过实验室测试或实际光伏玻璃组件的监测数据进行。
将所述多类热传感数据中的腔体温度数据输入到映射关系中，获取对应的密封失效指标，基于计算得到的密封失效指标，得到多类BIPV光伏玻璃组件的多个密封失效风险。
将所述多个密封失效风险与预先设定的失效风险标准进行比对，计算多个失效风险与预设失效风险之间的差值，根据多个失效风险差值，生成多类密封工艺参数，包括调整密封材料成分、密封层的厚度、密封混合均匀性等参数，这些参数用于减少潜在的密封失效风险，并提高BIPV光伏玻璃组件的可靠性。
进一步而言，根据所述多个密封失效风险，生成多类密封工艺参数，包括：
根据所述多个密封失效风险分别与预设失效风险比对，得到多个失效风险差；
通过最小化多个失效风险差为目标，生成多类密封工艺参数，其中，所述多类密封工艺参数包括至少密封材料成分、密封混合均匀性。
根据实际情况和具体需求定义预设失效风险，用于判断失效风险的高低，将所述多个密封失效风险分别与预设失效风险比对，对每个类别的BIPV光伏玻璃组件，计算其失效风险与预设失效风险之间的差值，计算得到多个失效风险差值，该差值反映了每个类别相对于预设标准的失效风险水平。
将最小化多个失效风险差作为优化的目标，这意味着要找到一组密封工艺参数，使得各个类别的BIPV光伏玻璃组件的失效风险尽量接近预设标准，以提高整体的密封性能。确定参与优化的密封工艺参数，至少包括密封材料成分和密封混合均匀性，这两个参数是影响密封性能的关键因素。
建立一个优化模型，将密封工艺参数，包括密封材料成分、密封混合均匀性，作为输入，将失效风险差作为目标函数，选择适当的优化算法，以最小化目标函数，包括遗传算法、粒子群算法、梯度下降法等。使用选择的优化算法对建立的模型进行求解，找到使失效风险差最小化的密封工艺参数组合。这组参数旨在最小化各类别BIPV光伏玻璃组件的失效风险差，提高整体密封性能，其中，密封材料成分和密封混合均匀性的优化是为了在不同电池板数量的情况下，使得密封工艺更加适应并提高其稳定性。
综上所述，本申请实施例所提供的一种BIPV光伏玻璃生产工艺优化方法具有如下技术效果：
1.通过获取内置电池板数量并分类，确保每一类BIPV光伏玻璃组件具有相同数量的内置电池板，这有助于精准建模和分析不同类别组件的特性；
2.针对不同类别的BIPV光伏玻璃组件，建立多类密封工艺参数，这些参数考虑了内置电池板数量的影响，有助于优化密封工艺以应对热量差异；
3.通过实时监测当前BIPV光伏玻璃组件的热量和密封工艺参数，实现了对密封层状态的实时反馈，这有助于及时发现潜在问题；
4.基于实时监测的数据，通过与第一密封工艺参数进行比对，获取密封工艺反馈参数，从而实现对当前组件的密封工艺的实时优化。
综上所述，该方法有效解决了不同内置电池板数量引起的热量累积问题，通过建立多类密封工艺参数，实现了对密封工艺的精细化管理，实时监测和反馈机制保障了及时调整和优化，提高了BIPV光伏玻璃组件的密封性能，延长了其使用寿命，增强了可靠性。
实施例二
基于与前述实施例中一种BIPV光伏玻璃生产工艺优化方法相同的发明构思，如图2所示，本申请提供了一种BIPV光伏玻璃生产工艺优化系统，所述系统包括：
电池板数量获取模块10，所述电池板数量获取模块10用于获取BIPV光伏玻璃组件内的内置电池板数量；
多类玻璃组件获取模块20，所述多类玻璃组件获取模块20用于通过对内置电池板数量进行识别对所述BIPV光伏玻璃组件分类，得到多类BIPV光伏玻璃组件，其中，每一类BIPV光伏玻璃组件的内置电池板数量相同；
多类工艺参数建立模块30，所述多类工艺参数建立模块30用于以所述多类BIPV光伏玻璃组件，建立多类密封工艺参数；
第一工艺参数获取模块40，所述第一工艺参数获取模块40用于根据当前BIPV光伏玻璃组件的所属类别与所述多类密封工艺参数进行匹配，得到当前BIPV光伏玻璃组件对应的第一密封工艺参数；
反馈参数获取模块50，所述反馈参数获取模块50用于通过对当前BIPV光伏玻璃组件进行监测，得到实时密封工艺参数，与所述第一密封工艺参数进行比对，获取密封工艺反馈参数；
反馈优化模块60，所述反馈优化模块60用于以所述密封工艺反馈参数对当前BIPV光伏玻璃组件进行密封工艺反馈优化。
进一步而言，所述系统还包括热监测样本获取模块，以执行如下操作步骤：
设置BIPV光伏玻璃组件样本，所述BIPV光伏玻璃组件样本包括多类BIPV光伏玻璃组件；
通过对所述BIPV光伏玻璃组件样本进行实时监测，得到热传感样本，其中，所述热传感样本通过热传感器获取，所述热传感器设置在所述BIPV光伏玻璃组件的中空间隔层；
通过对所述BIPV光伏玻璃组件样本中的内置电池板进行热量监测，得到热监测样本。
进一步而言，所述系统还包括多类密封工艺参数建立模块，以执行如下操作步骤：
根据所述BIPV光伏玻璃组件样本的中空结构，确定层和玻璃材质；
根据所述BIPV光伏玻璃组件样本的层和玻璃材质，得到玻璃导热系数；
对所述热传感样本、玻璃导热系数以及所述热监测样本进行仿真，生成热传感模型，其中，所述热传感模型用于接收内置电池板的热量监测数据后预测中空热传感数据；
根据所述热传感模型，建立多类密封工艺参数。
进一步而言，所述系统还包括热传感模型获取模块，以执行如下操作步骤：
根据所述BIPV光伏玻璃组件样本的中空结构，确定胶片的材料属性，其中，所述胶片设置在层和玻璃内侧与内置电池板之间；
根据所述胶片的材料属性，得到胶片导热系数；
将所述胶片导热系数输入所述热传感模型中进行仿真优化，生成优化后的热传感模型。
进一步而言，所述系统还包括多类密封工艺参数生成模块，以执行如下操作步骤：
对所述多类BIPV光伏玻璃组件的热量进行采集，得到多类热监测数据集；
通过对所述多类热监测数据集进行特征识别，得到所述多类BIPV光伏玻璃组件一一对应的多类特征热数据；
连接热传感模型对所述多类特征热数据进行分析，获取多类热传感数据；
以所述多类热传感数据，生成基于所述多类BIPV光伏玻璃组件对应的多类密封工艺参数。
进一步而言，所述多类密封工艺参数生成模块还包括如下操作步骤：
根据所述BIPV光伏玻璃组件样本的中空结构，获取腔体密封材料；
根据所述腔体密封材料建立腔体温度-密封失效指标的映射关系根据所述腔体温度-密封失效指标的映射关系对所述多类热传感数据进行分析，得到基于所述多类BIPV光伏玻璃组件的多个密封失效风险；
根据所述多个密封失效风险，生成多类密封工艺参数。
进一步而言，所述多类密封工艺参数生成模块还包括如下操作步骤：
根据所述多个密封失效风险分别与预设失效风险比对，得到多个失效风险差；
通过最小化多个失效风险差为目标，生成多类密封工艺参数，其中，所述多类密封工艺参数包括至少密封材料成分、密封混合均匀性。
本说明书通过前述对一种BIPV光伏玻璃生产工艺优化方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚得知道本实施例中的一种BIPV光伏玻璃生产工艺优化系统，对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述得比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
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申请。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申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请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。
Claims (6)
1.一种BIPV光伏玻璃生产工艺优化方法，其特征在于，所述方法包括：
获取BIPV光伏玻璃组件内的内置电池板数量；
通过对内置电池板数量进行识别对所述BIPV光伏玻璃组件分类，得到多类BIPV光伏玻璃组件，其中，每一类BIPV光伏玻璃组件的内置电池板数量相同；
以所述多类BIPV光伏玻璃组件，建立多类密封工艺参数；
根据当前BIPV光伏玻璃组件的所属类别与所述多类密封工艺参数进行匹配，得到当前BIPV光伏玻璃组件对应的第一密封工艺参数；
通过对当前BIPV光伏玻璃组件进行监测，得到实时密封工艺参数，与所述第一密封工艺参数进行比对，获取密封工艺反馈参数；
以所述密封工艺反馈参数对当前BIPV光伏玻璃组件进行密封工艺反馈优化；
其中，以所述多类BIPV光伏玻璃组件，建立多类密封工艺参数，方法还包括：
对所述多类BIPV光伏玻璃组件的热量进行采集，得到多类热监测数据集；
通过对所述多类热监测数据集进行特征识别，得到所述多类BIPV光伏玻璃组件一一对应的多类特征热数据；
连接热传感模型对所述多类特征热数据进行分析，获取多类热传感数据；
以所述多类热传感数据，生成基于所述多类BIPV光伏玻璃组件对应的多类密封工艺参数；
以所述多类热传感数据，生成基于所述多类BIPV光伏玻璃组件对应的多类密封工艺参数，方法包括：
根据所述BIPV光伏玻璃组件样本的中空结构，获取腔体密封材料；
根据所述腔体密封材料建立腔体温度-密封失效指标的映射关系根据所述腔体温度-密封失效指标的映射关系对所述多类热传感数据进行分析，得到基于所述多类BIPV光伏玻璃组件的多个密封失效风险；
根据所述多个密封失效风险，生成多类密封工艺参数。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
设置BIPV光伏玻璃组件样本，所述BIPV光伏玻璃组件样本包括多类BIPV光伏玻璃组件；
通过对所述BIPV光伏玻璃组件样本进行实时监测，得到热传感样本，其中，所述热传感样本通过热传感器获取，所述热传感器设置在所述BIPV光伏玻璃组件的中空间隔层；
通过对所述BIPV光伏玻璃组件样本中的内置电池板进行热量监测，得到热监测样本。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述BIPV光伏玻璃组件样本的中空结构，确定层和玻璃材质；
根据所述BIPV光伏玻璃组件样本的层和玻璃材质，得到玻璃导热系数；
对所述热传感样本、玻璃导热系数以及所述热监测样本进行仿真，生成热传感模型，其中，所述热传感模型用于接收内置电池板的热量监测数据后预测中空热传感数据；
根据所述热传感模型，建立多类密封工艺参数。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述BIPV光伏玻璃组件样本的中空结构，确定胶片的材料属性，其中，所述胶片设置在层和玻璃内侧与内置电池板之间；
根据所述胶片的材料属性，得到胶片导热系数；
将所述胶片导热系数输入所述热传感模型中进行仿真优化，生成优化后的热传感模型。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个密封失效风险，生成多类密封工艺参数，方法包括：
根据所述多个密封失效风险分别与预设失效风险比对，得到多个失效风险差；
通过最小化多个失效风险差为目标，生成多类密封工艺参数，其中，所述多类密封工艺参数包括至少密封材料成分、密封混合均匀性。
6.一种BIPV光伏玻璃生产工艺优化系统，其特征在于，用于实施权利要求1-5任一项所述的一种BIPV光伏玻璃生产工艺优化方法，包括：
电池板数量获取模块，所述电池板数量获取模块用于获取BIPV光伏玻璃组件内的内置电池板数量；
多类玻璃组件获取模块，所述多类玻璃组件获取模块用于通过对内置电池板数量进行识别对所述BIPV光伏玻璃组件分类，得到多类BIPV光伏玻璃组件，其中，每一类BIPV光伏玻璃组件的内置电池板数量相同；
多类工艺参数建立模块，所述多类工艺参数建立模块用于以所述多类BIPV光伏玻璃组件，建立多类密封工艺参数；
第一工艺参数获取模块，所述第一工艺参数获取模块用于根据当前BIPV光伏玻璃组件的所属类别与所述多类密封工艺参数进行匹配，得到当前BIPV光伏玻璃组件对应的第一密封工艺参数；
反馈参数获取模块，所述反馈参数获取模块用于通过对当前BIPV光伏玻璃组件进行监测，得到实时密封工艺参数，与所述第一密封工艺参数进行比对，获取密封工艺反馈参数；
反馈优化模块，所述反馈优化模块用于以所述密封工艺反馈参数对当前BIPV光伏玻璃组件进行密封工艺反馈优化。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410046215.0A CN117574176B (zh) | 2024-01-12 | 2024-01-12 | 一种bipv光伏玻璃生产工艺优化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410046215.0A CN117574176B (zh) | 2024-01-12 | 2024-01-12 | 一种bipv光伏玻璃生产工艺优化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117574176A CN117574176A (zh) | 2024-02-20 |
| CN117574176B true CN117574176B (zh) | 2024-04-09 |
Family
ID=89864584
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410046215.0A Active CN117574176B (zh) | 2024-01-12 | 2024-01-12 | 一种bipv光伏玻璃生产工艺优化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117574176B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117954515B (zh) * | 2024-03-25 | 2024-07-09 | 中成空间（深圳）智能技术有限公司 | 柔性光伏电池封装工艺及系统 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20180025381A (ko) * | 2016-08-30 | 2018-03-09 | 쏠라테크(주) | 봉지재를 사용하지 않는 비아이피브이 모듈 및 그 제조방법 |
| CN110797437A (zh) * | 2019-11-08 | 2020-02-14 | 广东德恒龙焱能源科技有限公司 | 用于光伏玻璃工艺生产方法 |
| CN114335219A (zh) * | 2021-12-21 | 2022-04-12 | 江苏爱康能源研究院有限公司 | 一种bipv智能芯片光伏组件及其封装工艺 |
| CN115184367A (zh) * | 2022-07-25 | 2022-10-14 | 清软微视(杭州)科技有限公司 | 一种用于光伏玻璃的侧边检测装置及其检测方法 |
| CN116150989A (zh) * | 2023-01-16 | 2023-05-23 | 晶科能源(海宁)有限公司 | 光伏组件制造方法和光伏组件 |
| CN116934732A (zh) * | 2023-08-04 | 2023-10-24 | 杭州海康机器人股份有限公司 | 一种光伏组件的检测方法、装置及电子设备 |
| CN117218425A (zh) * | 2023-09-12 | 2023-12-12 | 陕西丝路创城建设有限公司 | 一种用于光伏电站的发电损失分析方法及系统 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111738526B (zh) * | 2020-07-01 | 2022-08-23 | 中广核新能源投资（深圳）有限公司 | 一种以系统收益最优为目标的光伏系统优化设计方法 |
-
2024
- 2024-01-12 CN CN202410046215.0A patent/CN117574176B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20180025381A (ko) * | 2016-08-30 | 2018-03-09 | 쏠라테크(주) | 봉지재를 사용하지 않는 비아이피브이 모듈 및 그 제조방법 |
| CN110797437A (zh) * | 2019-11-08 | 2020-02-14 | 广东德恒龙焱能源科技有限公司 | 用于光伏玻璃工艺生产方法 |
| CN114335219A (zh) * | 2021-12-21 | 2022-04-12 | 江苏爱康能源研究院有限公司 | 一种bipv智能芯片光伏组件及其封装工艺 |
| CN115184367A (zh) * | 2022-07-25 | 2022-10-14 | 清软微视(杭州)科技有限公司 | 一种用于光伏玻璃的侧边检测装置及其检测方法 |
| CN116150989A (zh) * | 2023-01-16 | 2023-05-23 | 晶科能源(海宁)有限公司 | 光伏组件制造方法和光伏组件 |
| CN116934732A (zh) * | 2023-08-04 | 2023-10-24 | 杭州海康机器人股份有限公司 | 一种光伏组件的检测方法、装置及电子设备 |
| CN117218425A (zh) * | 2023-09-12 | 2023-12-12 | 陕西丝路创城建设有限公司 | 一种用于光伏电站的发电损失分析方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117574176A (zh) | 2024-02-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN117574176B (zh) | 一种bipv光伏玻璃生产工艺优化方法 | |
| CN100568249C (zh) | 用基本原理仿真辅助半导体制造过程的系统和方法 | |
| CN111369070A (zh) | 一种基于包络线聚类的多模融合光伏功率预测方法 | |
| CN117007984B (zh) | 一种电池包运行故障动态监测方法及系统 | |
| CN116944700B (zh) | 用于激光切割的检测及控制方法和系统 | |
| CN117613430B (zh) | 一种新能源电池综合测试能源管理方法及系统 | |
| KR102523701B1 (ko) | 인공지능을 이용한 태양광 모듈의 품질 예측 장치 및 방법 | |
| CN117629422B (zh) | 一种光伏组件测温方法及系统 | |
| CN118313342B (zh) | 一种用于电子器件的热仿真方法及系统 | |
| CN118051083A (zh) | 一种加热丝的智能温控方法和装置 | |
| CN113281229A (zh) | 一种基于小样本下多模型自适应大气pm2.5浓度预测方法 | |
| CN116317943A (zh) | 一种光伏阵列热斑检测方法 | |
| CN116760017A (zh) | 一种光伏发电的预测方法 | |
| CN117253568B (zh) | 一种制备氧化钇坩埚的涂层工艺优化方法及系统 | |
| Tang et al. | Automatic defect identification of PV panels with IR images through unmanned aircraft | |
| CN117783887A (zh) | 一种锂离子电池电芯配组筛选方法 | |
| CN115809586A (zh) | 一种基于虚拟传感器的电池系统温度预测方法 | |
| CN116756505B (zh) | 一种基于大数据的光伏设备智能管理系统及方法 | |
| CN115907178A (zh) | 一种净生态系统co2交换量的预测方法 | |
| CN118656037B (zh) | 一种基于大数据的生物医学存储系统及其方法 | |
| CN118134044B (zh) | 智能化生物实验室仪器共享管理方法及系统 | |
| CN118504433B (zh) | 一种基于光伏柔性支架建立数据孪生体的方法及系统 | |
| CN117057027B (zh) | 一种墙体保温隔热性能评估方法及系统 | |
| CN118278192A (zh) | 基于孪生模拟的电池模组散热优化方法及系统 | |
| CN117191224A (zh) | 电缆终端头温度在线监测方法、装置、电子设备及介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |