基于特征选择和电力视觉的太阳能电池板转动策略

针对现有太阳能电池板转动方式相关研究中,忽略转动能量损耗以及不能适应特殊天气变化的缺陷,提出了一种基于转动特征选择和电力视觉技术的太阳能电池板转动策略.该策略分析了能够影响转动的相关特征并进行特征选择,在此基础上采用RBF网络训练相关参数确定特征权重,且提出了基于深度卷积神经网络的光照时长预测方法.实验结果表明,所提出的转动策略能够从整体上提高太阳能电池板的转动收益,并且能更好地适用于各类特殊天气的变化,通过与同类方法对比表明所提出的转动策略可以提升整体转动效率20%以上.