CN118396431A - 一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法。该方法首先获取不同光伏组件边框的刚度数据、挠度数据、厚度数据和长度数据,基于刚度数据和挠度数据对光伏组件边框进行异常分析,获得光伏组件边框的异常因子,根据目标边框的厚度数据和长度数据得到目标边框的形态稳定参数,并从其他光伏组件边框中筛选出目标边框的参考边框,根据目标边框的刚度数据、挠度数据、形态稳定参数以及所有参考边框的数量,获得目标边框的稳定性参数,综合异常因子和稳定性参数得到目标边框的综合稳定性指标,基于综合稳定性指标,对光伏组件边框进行评估,本发明能够对钢制边框的稳定性能进行准确评估。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法。
背景技术
光伏组件的钢制边框是光伏电池板的重要组成部分,主要用于保护和固定光伏电池片,同时也对整体结构稳定性和耐久性起到重要作用,如果边框的稳定性不足,可能会导致光伏组件易于在外部力的作用下损坏或性能下降,因此需要对钢制边框生产数据进行处理,以评估光伏组件钢制边框产品的稳定性。
相关技术中通常基于光伏组件钢制边框的刚度和挠度数据进行异常检测处理,从而实现对钢制边框的稳定性能的评估,但对于稳定性能较好的钢制边框通常表现为刚度数据较大且挠度数据较小,同时钢制边框的厚度和长度也会对其稳定性造成影响,因此仅对刚度和挠度数据进行异常检测处理,无法准确的对钢制边框的稳定性能进行评估。
发明内容
为了解决现有技术仅对刚度和挠度数据进行异常检测处理,无法准确的对钢制边框的稳定性能进行评估的技术问题,本发明的目的在于提供一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法,所采用的技术方案具体如下:
本发明提出了一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法,所述方法包括:
获取同一生产批次中不同光伏组件边框的刚度数据、挠度数据、厚度数据和长度数据;
根据光伏组件边框的所述刚度数据和所述挠度数据,对每个光伏组件边框进行异常分析,获得每个光伏组件边框的异常因子;
将任意一个光伏组件边框作为目标边框,根据目标边框的所述厚度数据相对于所有光伏组件边框的所述厚度数据的差异,以及目标边框的所述长度数据相对于所有光伏组件边框的所述长度数据的差异,获得目标边框的形态稳定参数;
基于光伏组件边框的所述刚度数据和所述挠度数据,从除目标边框之外的所有其他光伏组件边框中筛选出目标边框的参考边框,根据目标边框的所述刚度数据、所述挠度数据、所述形态稳定参数以及目标边框的所有参考边框的数量,获得目标边框的稳定性参数;基于目标边框的所述稳定性参数和所述异常因子,获得目标边框的综合稳定性指标;
基于所述综合稳定性指标,对光伏组件边框进行评估。
进一步地,所述根据光伏组件边框的所述刚度数据和所述挠度数据,对每个光伏组件边框进行异常分析,获得每个光伏组件边框的异常因子包括:
将每个光伏组件边框的所述刚度数据和所述挠度数据组成的二维数据点,作为每个光伏组件边框的样本点;
将通过异常检测算法计算出的每个样本点的异常分数,作为每个样本点对应的光伏组件边框的异常因子。
进一步地,所述获得目标边框的形态稳定参数包括:
根据目标边框的所述厚度数据与所有光伏组件边框的厚度数据最小值的差异,获得目标边框的相对厚度差异;
根据目标边框的所述长度数据与所有光伏组件边框的长度数据最小值的差异,获得目标边框的相对长度差异;
根据目标边框的所述相对厚度差异和所述相对长度差异,获得目标边框的形态稳定参数,所述形态稳定参数与所述相对厚度差异呈正相关,所述形态稳定参数与所述相对长度差异呈负相关,所述形态稳定参数是归一化处理后的数值。
进一步地,所述根据目标边框的所述刚度数据、所述挠度数据、所述形态稳定参数以及目标边框的所有参考边框的数量,获得目标边框的稳定性参数包括:
根据目标边框的所述刚度数据相对于所有光伏组件边框的所述刚度数据的差异,获得目标边框的相对刚度差异;
根据目标边框的所述挠度数据相对于所有光伏组件边框的所述挠度数据的差异,获得目标边框的相对挠度差异;
根据目标边框的所述相对刚度差异和所述相对挠度差异,获得目标边框的初始稳定性,所述初始稳定性与所述相对刚度差异呈正相关,所述初始稳定性与所述相对挠度差异呈负相关;
对目标边框的所述形态稳定参数进行归一化处理,获得目标边框的第一判定参数;对目标边框的所有参考边框的数量进行负相关的归一化处理,获得目标边框的第二判定参数;
对目标边框的所述初始稳定性、所述第一判定参数和所述第二判定参数进行综合后并进行归一化处理,获得目标边框的稳定性参数。
进一步地,所述根据目标边框的所述刚度数据相对于所有光伏组件边框的所述刚度数据的差异,获得目标边框的相对刚度差异包括:
根据目标边框的所述刚度数据和所有光伏组件边框的刚度数据最小值的差异,获得目标边框的相对刚度差异。
进一步地,所述根据目标边框的所述挠度数据相对于所有光伏组件边框的所述挠度数据的差异,获得目标边框的相对挠度差异包括:
根据目标边框的所述挠度数据和所有光伏组件边框的挠度数据最小值的差异,获得目标边框的相对挠度差异。
进一步地,所述基于目标边框的所述稳定性参数和所述异常因子,获得目标边框的综合稳定性指标包括:
利用目标边框的所述稳定性参数对所述异常因子进行加权,获得目标边框的调整量;
根据目标边框的所述调整量,对所述异常因子进行调整后并进行归一化处理,获得目标边框的综合稳定性指标。
进一步地,所述基于所述综合稳定性指标,对光伏组件边框进行评估包括:
将所述综合稳定性指标大于预设阈值的光伏组件边框视为达标产品,将所述综合稳定性指标不大于预设阈值的光伏组件边框视为未达标产品。
进一步地,所述参考边框的所述刚度数据大于目标边框的刚度数据,所述参考边框的所述挠度数据小于目标边框的挠度数据。
进一步地,所述预设阈值的取值范围为。
本发明具有如下有益效果:
本发明考虑到稳定性能较好的钢制边框通常表现为刚度数据较大且挠度数据较小,同时钢制边框的厚度和长度也会对其稳定性造成影响,而现有技术仅对刚度和挠度数据进行异常检测处理,无法准确的对钢制边框的稳定性能进行评估,因此本发明首先获取同一生产批次中不同光伏组件边框的刚度数据、挠度数据、厚度数据和长度数据,后续可对各种数据进行综合分析,实现对光伏组件边框稳定性能的准确评估,基于刚度数据和挠度数据,对每个光伏组件边框进行异常分析,通过获取的异常因子初步反映光伏组件边框的稳定性,考虑到异常因子对稳定性的评估精度不高,并且光伏组件边框的厚度和长度会对其刚度和挠度造成影响,从而影响其稳定性能,因此可通过获取的形态稳定参数反映目标边框的厚度和长度对其稳定性影响的特征,后续可基于形态稳定参数对目标边框的稳定性参数进行准确分析,考虑到稳定性能较好的光伏组件边框主要表现为刚度较大且挠度较小,因此可首先选取出参考边框,参考边框的数量越少,说明目标边框相对于其他光伏组件边框较稳定,因此可进一步通过获取的稳定性参数反映目标边框的稳定性能,并进一步结合目标边框的异常因子和稳定性参数,通过获取的综合稳定性指标准确反映目标边框的稳定性,提高对光伏组件边框的稳定性能评估的准确性。
附图说明
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和优点,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的介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,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,还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明一个实施例所提供的一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法流程图;
图2为本发明一个实施例所提供的目标边框的稳定性参数的获取方法流程图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例,对依据本发明提出的一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法,其具体实施方式、结构、特征及其功效,详细说明如下。在下述说明中,不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外,一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法的具体方案。
请参阅图1,其示出了本发明一个实施例提供的一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法流程图,该方法包括:
步骤S1:获取同一生产批次中不同光伏组件边框的刚度数据、挠度数据、厚度数据和长度数据。
光伏组件的钢制边框是光伏电池板的重要组成部分,主要用于保护和固定光伏电池片,同时也对整体结构稳定性能和耐久性起到重要作用,如果边框的稳定性不足,可能会导致光伏组件易于在外部力的作用下损坏或性能下降,因此需要对钢制边框生产数据进行处理,以评估光伏组件钢制边框产品的稳定性,相关技术中通常基于光伏组件钢制边框的刚度和挠度数据进行异常检测处理,从而实现对钢制边框的稳定性能的评估,但对于稳定性能较好的钢制边框通常表现为刚度数据较大且挠度数据较小,同时钢制边框的厚度和长度也会对其稳定性造成影响,因此仅对刚度和挠度数据进行异常检测处理,无法准确的对钢制边框的稳定性能进行评估,因此本发明实施例提出一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法,以解决该问题。
由于光伏组件边框的稳定性能主要表现为在外界作用力下的抗形变能力和发生挠曲变形的程度,因此本发明实施例首先使用拉伸试验机或其他力学检测设备对同一生产批次中不同光伏组件边框施加作用力,并将应变计或应变片设置在每个光伏组件边框上,从而得到每个光伏组件边框在不同作用力下的形变量,并利用胡克定律计算出每个光伏组件边框的刚度数据,其中利用胡克定律计算刚度是本领域技术人员熟知的技术手段,在此不做赘述,同时使用激光测距仪捕捉每个光伏组件边框表面点的位移量,从而确定出每个光伏组件边框的挠度数据,其中刚度数据能够反映每个光伏组件边框在外界作用力下的抗形变能力,挠度数据能够反映每个光伏组件边框在外界作用力下发生挠曲变形的程度,因此稳定性能较好的光伏组件边框的刚度数据较大且挠度数据较小。
考虑到光伏组件边框的稳定性能还受到光伏组件边框的形态参数例如厚度和长度的影响,因此本发明实施例还需要使用刻度尺或其他测距设备对每个光伏组件边框的厚度和长度进行测量,从而得到每个光伏组件边框的厚度数据和长度数据,需要说明的是,光伏组件边框一般为矩形,本发明实施例将光伏组件边框较长的一条边的长度视为该光伏组件边框的长度。
至此,得到了同一生产批次中每个光伏组件边框的刚度数据、挠度数据、厚度数据和长度数据,后续可对各种数据进行综合分析处理,实现对光伏组件边框稳定性能的准确评估。
步骤S2:根据光伏组件边框的刚度数据和挠度数据,对每个光伏组件边框进行异常分析,获得每个光伏组件边框的异常因子。
由于同一生产批次中稳定性能较好的光伏组件边框主要表现为刚度数据较大且挠度数据较小,即稳定性能较好的光伏组件边框与其他光伏组件边框的刚度数据和挠度数据的差异较大,因此本发明实施例首先根据光伏组件边框的刚度数据和挠度数据,对每个光伏组件边框进行异常分析,获得每个光伏组件边框的异常因子,通过异常因子初步反映每个光伏组件边框的稳定性能。
优选地,在本发明的一个实施例中每个光伏组件边框的异常因子的获取方法具体包括:
将每个光伏组件边框的刚度数据和挠度数据组成的二维数据点,作为每个光伏组件边框的样本点;
将通过CBLOF算法计算出的每个样本点的异常分数,作为每个样本点对应的光伏组件边框的异常因子,其中CBLOF算法通过对每个样本点进行聚类,并区分出大簇和小簇,根据每个样本点与最近的大簇的聚类中心的距离确定出每个样本点的异常分数,CBLOF算法是本领域技术人员熟知的技术手段,在此不做赘述,在本发明的其他实施例中也可使用LOF算法得到每个样本点对应的光伏组件边框的异常因子,在此不作限定。
通过上述方式得到的异常因子能够反映每个光伏组件边框对应的样本点的局部聚集程度,如果将每个样本点映射到以刚度数据为横坐标,挠度数据为纵坐标的二维坐标系中,对于稳定性能较好,即刚度数据较大且挠度数据较小的光伏组件边框对应的样本点,通常分布在整体样本点的右下方的边缘位置处,而对于异常因子较大的光伏组件边框对应的样本点,其局部区域样本点的聚集程度较小,则该样本点处于整体样本点的边缘位置,因此异常因子无法准确的反映每个光伏组件边框的稳定性能,可能会将稳定性较差的光伏组件边框误认为稳定性较好的光伏组件边框,从而造成误判,因此后续还需对每个光伏组件边框的异常因子做出进一步的调整,提高对光伏组件边框稳定性能评估的准确性。
步骤S3:将任意一个光伏组件边框作为目标边框,根据目标边框的厚度数据相对于所有光伏组件边框的厚度数据的差异,以及目标边框的长度数据相对于所有光伏组件边框的长度数据的差异,获得目标边框的形态稳定参数。
通过上述分析可知,仅通过异常因子无法准确评估光伏组件边框的稳定性能,考虑到光伏组件边框的厚度和长度也能对其稳定性能造成影响,主要表现为同一批次的光伏组件边框的长度越长,会导致其在外界作用力下发生挠曲变形的程度越大,同一批次的光伏组件边框的厚度越大,会导致其在外界作用力下的抗形变能力增强,因此光伏组件边框的长度对其稳定性能为负反馈,厚度对其稳定性能为正反馈,即长度越大,其稳定性能就越差,厚度越大,其稳定性能就越好,同时为了便于后续更加清楚的分析,本发明实施例首先将任意一个光伏组件边框作为目标边框,并对目标边框的厚度数据相对于所有光伏组件边框的厚度数据的差异,以及目标边框的长度数据相对于所有光伏组件边框的长度数据的差异进行分析,通过获取的形态稳定参数反映厚度和长度这两种形态参数对目标边框的稳定性能的影响情况。
优选地,在本发明的一个实施例中目标边框的形态稳定参数的获取方法具体包括:
首先根据目标边框的厚度数据与所有光伏组件边框的厚度数据最小值的差异,获得目标边框的相对厚度差异,相对厚度差异越大,说明目标边框相对于该生产批次中的所有光伏组件边框的厚度越大,进而说明目标边框的稳定性能越好,后续可基于相对厚度差异,分析出目标边框的厚度对其稳定性能的影响特征。
在本发明实施例中可将目标边框的厚度数据与所有光伏组件边框的厚度数据最小值的差值或差值的平方值,作为目标边框的相对厚度差异,在此不作限定。
根据目标边框的长度数据与所有光伏组件边框的长度数据最小值的差异,获得目标边框的相对长度差异,相对长度差异越小,说明目标边框相对于该生产批次中的所有光伏组件边框的长度越小,进而说明目标边框的稳定性能越好,后续可基于相对长度差异,分析出目标边框的长度对其稳定性能的影响特征。
在本发明实施例中可将目标边框的长度数据与所有光伏组件边框的长度数据最小值的差值或差值的平方值,作为目标边框的相对长度差异,在此不作限定。
根据目标边框的相对厚度差异和相对长度差异,获得目标边框的形态稳定参数,由于形态稳定参数越大,说明该厚度和长度下的目标边框的稳定性能越好,而相对厚度差异越大且相对长度差异越小,目标边框的稳定性能越好,因此形态稳定参数与相对厚度差异呈正相关,形态稳定参数与相对长度差异呈负相关,同时利用归一化处理,将形态稳定参数限定在,便于后续的评估分析。
需要说明的是,其中,正相关关系表示因变量会随着自变量的增大而增大,因变量会随着自变量的减小而减小,具体关系可以为相乘关系、相加关系、指数函数的幂等,由实际应用进行确定;负相关关系表示因变量会随着自变量的增大而减小,因变量会随着自变量的减小而增大,可以为相减关系、相除关系等,由实际应用进行确定。
在本发明的一个实施例中,归一化处理可以具体例如为最大最小值归一化处理,并且,后续步骤中的归一化均可以采用最大最小值归一化处理,在本发明的其他实施例中可以根据数值具体范围选择其他归一化方法,对此不再赘述。
目标边框的形态稳定参数的表达式可以具体例如为:
其中,表示目标边框的形态稳定参数;表示目标边框的厚度数据;表示所有光伏组件边框的厚度数据最小值;表示目标边框的长度数据;表示所有光伏组件边框的长度数据最小值;表示目标边框的相对厚度差异;表示目标边框的相对长度差异;表示归一化函数;表示预设第一调节参数,防止分母为0,的取值范围为,本发明的一个实施例将设置为0.01,在本发明的其他实施例中也可根据具体实施场景由实施者自行设置,在此不作限定。
通过上述相同的方式便可得到每个光伏组件边框的形态稳定参数,后续可基于形态稳定参数对光伏组件边框的稳定性能进行分析。
步骤S4:基于光伏组件边框的刚度数据和挠度数据,从除目标边框之外的所有其他光伏组件边框中筛选出目标边框的参考边框,根据目标边框的刚度数据、挠度数据、形态稳定参数以及目标边框的所有参考边框的数量,获得目标边框的稳定性参数;基于目标边框的稳定性参数和异常因子,获得目标边框的综合稳定性指标。
由于影响光伏组件边框稳定性能的主要因素是光伏组件边框的刚度和挠度,稳定性能较好的光伏组件边框主要表现为刚度较大且挠度较小,因此首先可基于光伏组件边框的刚度数据和挠度数据,从除目标边框之外的所有其他光伏组件边框中筛选出目标边框的参考边框,后续可通过参考边框的数量反映目标边框的稳定性能,从而结合目标边框的刚度数据、挠度数据以及上述获取的形态稳定参数,准确计算出目标边框的稳定性参数,从而初步实现对目标边框稳定性能的评估。
优选地,在本发明的一个实施例中将刚度数据大于目标边框的刚度数据且挠度数据小于目标边框的挠度数据的其他光伏组件边框,作为目标边框的参考边框,参考边框的数量越少,说明在该生产批次的所有光伏组件边框中,目标边框的刚度数据较大,并且挠度数据较小,进而说明目标边框的稳定性能越好,后续可基于参考边框的数量准确计算出目标边框的稳定性参数。
在本发明的其他实施例中也可将刚度数据小于目标边框的刚度数据且挠度数据大于目标边框的挠度数据的其他光伏组件边框,作为目标边框的参考边框,此时参考边框的数量对目标边框稳定性能的影响情况和上述相反,即参考边框的数量越多,说明在该生产批次的所有光伏组件边框中,目标边框的刚度数据较大,并且挠度数据较小,进而说明目标边框的稳定性能越好。
由于对目标边框的稳定性能影响的主要因素是其刚度和挠度,同时还受到目标边框的厚度和长度的影响,并且参考边框的数量能够一定程度的反映目标边框的刚度数据和挠度数据相对于整体光伏组件边框的刚度数据和挠度数据的大小,进而参考边框的数量也能够反映目标边框的稳定性能,因此可对目标边框的刚度数据、挠度数据、形态稳定参数以及目标边框的所有参考边框的数量进行分析,通过获取的稳定性参数反映目标边框的稳定性能,后续可结合目标边框的稳定性参数和上述获取的异常因子,对目标边框的稳定性能进行综合计算分析,提高对光伏组件边框稳定性能评估的准确性。
优选地,在本发明的一个实施例中目标边框的稳定性参数的获取方法具体包括:
请参阅图2,其示出了本发明一个实施例提供的目标边框的稳定性参数的获取方法流程图。
步骤S401:根据目标边框的刚度数据相对于所有光伏组件边框的刚度数据的差异,获得目标边框的相对刚度差异。
由于目标边框的刚度是影响其稳定性能的主要因素,并且目标边框相对于其他光伏组件边框的刚度数据越大,说明在该生产批次中,目标边框受到外力作用下的抗形变能力越强,即目标边框的稳定能性越好,因此可根据目标边框的刚度数据相对于所有光伏组件边框的刚度数据的差异,获得目标边框的相对刚度差异,相对刚度差异越大,说明目标边框相对于其他光伏组件边框的刚度数据越大,则目标边框的稳定性能越好,后续可基于目标边框的相对刚度差异计算分析出目标边框的初始稳定性。
优选地,在本发明的一个实施例中目标边框的相对刚度差异的获取方法具体包括:
根据目标边框的刚度数据和所有光伏组件边框的刚度数据最小值的差异,获得目标边框的相对刚度差异,对刚度差异越大,说明目标边框相对于其他光伏组件边框的刚度数据越大,则目标边框的稳定性能越好。
在本发明实施例中可将目标边框的刚度数据和所有光伏组件边框的刚度数据最小值的差值或差值的平方值,作为目标边框的相对刚度差异,在此不作限定。
步骤S402:根据目标边框的挠度数据相对于所有光伏组件边框的挠度数据的差异,获得目标边框的相对挠度差异。
同样,目标边框的挠度也是影响其稳定性能的主要因素,并且目标边框相对于其他光伏组件边框的挠度数据越小,说明在该生产批次中,目标边框受到外力作用下的发生挠曲形变的程度越小,则目标边框的稳定能性越好,因此可根据目标边框的挠度数据相对于所有光伏组件边框的挠度数据的差异,获得目标边框的相对挠度差异,相对挠度差异越小,说明目标边框相对于其他光伏组件边框的挠度数据越小,则目标边框的稳定性能越好,后续可基于目标边框的相对挠度差异,并结合其相对刚度差异,计算分析出目标边框的初始稳定性。
优选地,在本发明的一个实施例中目标边框的相对挠度差异的获取方法具体包括:
根据目标边框的挠度数据和所有光伏组件边框的挠度数据最小值的差异,获得目标边框的相对挠度差异,相对挠度差异越小,说明目标边框相对于其他光伏组件边框的挠度数据越小,则目标边框的稳定性能越好。
在本发明实施例中可将目标边框的挠度数据和所有光伏组件边框的挠度数据最小值的差值或差值的平方值,作为目标边框的相对挠度差异,在此不作限定。
步骤S403:根据目标边框的相对刚度差异和相对挠度差异,获得目标边框的初始稳定性,初始稳定性与相对刚度差异呈正相关,初始稳定性与相对挠度差异呈负相关。
通过上述分析可知,目标边框的相对刚度差异越大且相对挠度差异越小,说明目标边框的稳定性能越好,因此可根据目标边框的相对刚度差异和相对挠度差异,获得目标边框的初始稳定性,并且初始稳定性与相对刚度差异呈正相关,初始稳定性与相对挠度差异呈负相关,后续能够以目标边框的初始稳定性为数据基础,并结合目标边框的形态稳定参数以及目标边框的所有参考边框的数量,更加准确的计算分析出目标边框的稳定性参数。
步骤S404:对目标边框的形态稳定参数进行归一化处理,获得目标边框的第一判定参数;对目标边框的所有参考边框的数量进行负相关的归一化处理,获得目标边框的第二判定参数。
除了刚度和挠度这两个主要影响因素,目标边框厚度和长度也会对目标边框的稳定性能造成影响,具体表现为目标边框的形态稳定参数越大,说明该厚度和长度下的目标边框的稳定性能越好,因此可对目标边框的形态稳定参数进行归一化处理,获得目标边框的第一判定参数,第一判定参数越大,说明目标边框的稳定性能越好;同时,参考边框的数量能够一定程度的反映目标边框的刚度数据和挠度数据相对于整体光伏组件边框的刚度数据和挠度数据的大小,进而反映目标边框的稳定性能,因此可对目标边框的所有参考边框的数量进行负相关的归一化处理,获得目标边框的第二判定参数,第二判定参数越大,说明目标边框的稳定性能越好。
在本发明实施例中可将目标边框的形态稳定参数作为分子,将所有光伏组件边框的形态稳定参数的累加值作为分母,将比值作为目标边框的第一判定参数,从而利用所有光伏组件边框的形态稳定参数的累加值实现对目标边框的形态稳定参数的归一化处理,或使用最大值最小值归一化处理等方式对目标边框的形态稳定参数进行归一化处理,在此不作限定。
在本发明的一个实施例中可将所有光伏组件边框的数量与参考边框的数量的差值作为分子,将所有光伏组件边框的数量作为分母,将比值作为目标边框的第二判定参数,从而实现对目标边框的所有参考边框的数量的负相关归一化处理。
需要说明的是,如果是将刚度数据小于目标边框的刚度数据且挠度数据大于目标边框的挠度数据的其他光伏组件边框,作为目标边框的参考边框,通过上述分析可知,此时参考边框的数量对目标边框稳定性能的影响情况和上述相反,因此只需对目标边框的所有参考边框的数量进行归一化处理,获得目标边框的第二判定参数,具体的,可将参考边框的数量的差值作为分子,将所有光伏组件边框的数量作为分母,将比值作为目标边框的第二判定参数,实现对目标边框的所有参考边框的数量的归一化处理。
步骤S405:对目标边框的初始稳定性、第一判定参数和第二判定参数进行综合后并进行归一化处理,获得目标边框的稳定性参数。
目标边框的初始稳定性、第一判定参数和第二判定参数越大,说明目标边框的稳定性能越好,因此可对目标边框的初始稳定性、第一判定参数和第二判定参数进行综合后并进行归一化处理,获得目标边框的稳定性参数,稳定性参数越大,说明目标边框的稳定性能越好,后续便可结合目标边框的稳定性参数和异常因子进一步对目标边框的稳定性能做出准确评估。
在本发明实施例中可将目标边框的初始稳定性、第一判定参数和第二判定参数相乘或相加,实现对三者的综合。
目标边框的稳定性参数的表达式可以具体例如为:
其中,表示目标边框的稳定性参数;表示目标边框的刚度数据;表示所有光伏组件边框的刚度数据最小值;表示目标边框的挠度数据;表示所有光伏组件边框的挠度数据最小值;表示目标边框的形态稳定参数;表示第个光伏组件边框的形态稳定参数;表示光伏组件边框的数量;表示目标边框的参考边框的数量;表示目标边框的相对刚度差异;表示目标边框的相对挠度差异;表示目标边框的初始稳定性;表示目标边框的第一判定参数;表示目标边框的第二判定参数;表示预设第二调节参数,防止分母为0,的取值范围为,本发明的一个实施例将设置为0.01,在本发明的其他实施例中也可根据具体实施场景由实施者自行设置,在此不作限定。
通过上述相同的方法便可得到每个光伏组件边框的稳定性参数,由于上述获取的异常因子越大,仅能说明每个光伏组件边框对应的样本点处于整体样本点的局部聚集程度较弱的边缘位置,而对于刚度较大且挠度较小,即稳定性能较好的光伏组件边框对应的样本点仅处于整体样本点右下方的边缘位置,因此仅通过异常因子无法准确的反映每个光伏组件边框的稳定性能,可能会将稳定性较差的光伏组件边框误认为稳定较好的光伏组件边框,从而造成误判,而稳定性参数越大,说明光伏组件边框的稳定性能较好,即光伏组件边框的刚度越大且挠度越小,进而说明该光伏组件边框对应的样本点处于整体样本点的右下方的边缘位置的可能性越大,因此可结合目标边框的稳定性参数和异常因子,对二者进行综合分析,通过获取的综合稳定性指标对目标边框的稳定性能进行准确评估。
优选地,在本发明的一个实施例中目标边框的综合稳定性指标的获取方法具体包括:
在稳定性参数较大的情况下,利用异常因子对目标边框的稳定性能评估的准确性越高,因此可将稳定性参数作为异常因子的权值,并利用目标边框的稳定性参数对异常因子进行加权,获得目标边框的调整量,获得目标边框的调整量。
在本发明的一个实施例中可将目标边框的稳定性参数与异常因子的乘积值,作为目标边框的调整量,从而实现目标边框的稳定性参数对异常因子的加权。
根据目标边框的调整量,对异常因子进行调整后并进行归一化处理,获得目标边框的综合稳定性指标。
在本发明的一个实施例中可将目标边框的调整量与异常因子相加,实现目标边框的调整量对异常因子的调整。
目标边框的综合稳定性指标的表达式可以具体例如为:
其中,表示目标边框的综合稳定性指标;表示目标边框的异常因子;表示目标边框的稳定性参数;表示目标边框的调整量;表示归一化函数。
通过上述相同的方法便可得到每个光伏组件边框的综合稳定性指标。
步骤S5:基于综合稳定性指标,对光伏组件边框进行评估。
综合稳定性指标能够准确反映出每个光伏组件边框的稳定性能,因此可基于综合稳定性指标,对光伏组件边框的稳定性能进行准确评估,从而可筛选出稳定性较好的光伏组件边框产品。
优选地,在本发明的一个实施例中对光伏组件边框进行评估的方法具体包括:
综合稳定性指标越大,说明该光伏组件边框的稳定性越好,因此可将综合稳定性指标大于预设阈值的光伏组件边框评估为稳定性良好的产品,将其视为达标产品,将综合稳定性指标不大于预设阈值的光伏组件边框评估为稳定性差的产品,将其视为未达标产品。预设阈值的取值范围为,在本发明的一个实施例中将预设阈值设置为0.8,在本发明的其他实施例也可根据具体实施场景由实施者自行设置,在此不作限定。
综上所述,本发明实施例首先获取同一生产批次中不同光伏组件边框的刚度数据、挠度数据、厚度数据和长度数据;根据光伏组件边框的刚度数据和挠度数据,对每个光伏组件边框进行异常分析,获得每个光伏组件边框的异常因子;将任意一个光伏组件边框作为目标边框,根据目标边框的厚度数据相对于所有光伏组件边框的厚度数据的差异,以及目标边框的长度数据相对于所有光伏组件边框的长度数据的差异,获得目标边框的形态稳定参数;基于光伏组件边框的刚度数据和挠度数据,从除目标边框之外的所有其他光伏组件边框中筛选出目标边框的参考边框,根据目标边框的刚度数据、挠度数据、形态稳定参数以及目标边框的所有参考边框的数量,获得目标边框的稳定性参数;基于目标边框的稳定性参数和异常因子,获得目标边框的综合稳定性指标;基于综合稳定性指标,对光伏组件边框进行评估。
需要说明的是:上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
Claims (10)
1.一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法,其特征在于,所述方法包括:
获取同一生产批次中不同光伏组件边框的刚度数据、挠度数据、厚度数据和长度数据;
根据光伏组件边框的所述刚度数据和所述挠度数据,对每个光伏组件边框进行异常分析,获得每个光伏组件边框的异常因子;
将任意一个光伏组件边框作为目标边框,根据目标边框的所述厚度数据相对于所有光伏组件边框的所述厚度数据的差异,以及目标边框的所述长度数据相对于所有光伏组件边框的所述长度数据的差异,获得目标边框的形态稳定参数;
基于光伏组件边框的所述刚度数据和所述挠度数据,从除目标边框之外的所有其他光伏组件边框中筛选出目标边框的参考边框,根据目标边框的所述刚度数据、所述挠度数据、所述形态稳定参数以及目标边框的所有参考边框的数量,获得目标边框的稳定性参数;基于目标边框的所述稳定性参数和所述异常因子,获得目标边框的综合稳定性指标;
基于所述综合稳定性指标,对光伏组件边框进行评估。
2.根据权利要求1所述的一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法,其特征在于,所述根据光伏组件边框的所述刚度数据和所述挠度数据,对每个光伏组件边框进行异常分析,获得每个光伏组件边框的异常因子包括:
将每个光伏组件边框的所述刚度数据和所述挠度数据组成的二维数据点,作为每个光伏组件边框的样本点;
将通过异常检测算法计算出的每个样本点的异常分数,作为每个样本点对应的光伏组件边框的异常因子。
3.根据权利要求1所述的一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法,其特征在于,所述获得目标边框的形态稳定参数包括:
根据目标边框的所述厚度数据与所有光伏组件边框的厚度数据最小值的差异,获得目标边框的相对厚度差异;
根据目标边框的所述长度数据与所有光伏组件边框的长度数据最小值的差异,获得目标边框的相对长度差异;
根据目标边框的所述相对厚度差异和所述相对长度差异,获得目标边框的形态稳定参数,所述形态稳定参数与所述相对厚度差异呈正相关,所述形态稳定参数与所述相对长度差异呈负相关,所述形态稳定参数是归一化处理后的数值。
4.根据权利要求1所述的一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法,其特征在于,所述根据目标边框的所述刚度数据、所述挠度数据、所述形态稳定参数以及目标边框的所有参考边框的数量,获得目标边框的稳定性参数包括:
根据目标边框的所述刚度数据相对于所有光伏组件边框的所述刚度数据的差异,获得目标边框的相对刚度差异;
根据目标边框的所述挠度数据相对于所有光伏组件边框的所述挠度数据的差异,获得目标边框的相对挠度差异;
根据目标边框的所述相对刚度差异和所述相对挠度差异,获得目标边框的初始稳定性,所述初始稳定性与所述相对刚度差异呈正相关,所述初始稳定性与所述相对挠度差异呈负相关;
对目标边框的所述形态稳定参数进行归一化处理,获得目标边框的第一判定参数;对目标边框的所有参考边框的数量进行负相关的归一化处理,获得目标边框的第二判定参数;
对目标边框的所述初始稳定性、所述第一判定参数和所述第二判定参数进行综合后并进行归一化处理,获得目标边框的稳定性参数。
5.根据权利要求4所述的一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法,其特征在于,所述根据目标边框的所述刚度数据相对于所有光伏组件边框的所述刚度数据的差异,获得目标边框的相对刚度差异包括:
根据目标边框的所述刚度数据和所有光伏组件边框的刚度数据最小值的差异,获得目标边框的相对刚度差异。
6.根据权利要求4所述的一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法,其特征在于,所述根据目标边框的所述挠度数据相对于所有光伏组件边框的所述挠度数据的差异,获得目标边框的相对挠度差异包括:
根据目标边框的所述挠度数据和所有光伏组件边框的挠度数据最小值的差异,获得目标边框的相对挠度差异。
7.根据权利要求1所述的一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法,其特征在于,所述基于目标边框的所述稳定性参数和所述异常因子,获得目标边框的综合稳定性指标包括:
利用目标边框的所述稳定性参数对所述异常因子进行加权,获得目标边框的调整量;
根据目标边框的所述调整量,对所述异常因子进行调整后并进行归一化处理,获得目标边框的综合稳定性指标。
8.根据权利要求1所述的一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法,其特征在于,所述基于所述综合稳定性指标,对光伏组件边框进行评估包括:
将所述综合稳定性指标大于预设阈值的光伏组件边框视为达标产品,将所述综合稳定性指标不大于预设阈值的光伏组件边框视为未达标产品。
9.根据权利要求1所述的一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法,其特征在于,所述参考边框的所述刚度数据大于目标边框的刚度数据,所述参考边框的所述挠度数据小于目标边框的挠度数据。
10.根据权利要求8所述的一种光伏组件钢制边框生产数据智能处理方法,其特征在于,所述预设阈值的取值范围为。
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