本发明涉及可再生能源，具体为一种太阳能分布式发电协同控制系统。
背景技术：
1、随着全球对可再生能源需求的日益增长，太阳能作为一种清洁、可再生的能源形式，其分布式发电系统在各个领域得到了广泛应用，太阳能分布式发电系统，特别是基于光伏板的技术，通过直接将太阳光能转化为电能，为居民、企业乃至整个电网提供了重要的电力支持，然而，在实际运行过程中，光伏板常常受到云层移动、树木、建筑物等自然或人为因素的遮挡，形成阴影区域，这极大地影响了光伏板的发电效率，成为制约太阳能分布式发电系统性能提升的关键因素之一。
2、传统的太阳能发电系统对于阴影遮挡的处理方式较为有限，一方面，通过静态的设计布局尽量减少阴影的影响，但这种方法无法应对动态变化的阴影条件，如云层快速移动或建筑物周围树木的生长，另一方面，部分系统尝试采用简单的光感器进行监测，但这些传感器的精度有限，且无法准确识别阴影的形状、位置和移动趋势，因此难以实施有效的动态补偿策略，此外，传统控制系统在面对阴影遮挡时，往往缺乏智能化和自动化的调整机制，它们要么依赖于人工干预进行定期检查和调整，要么只能采取简单的保护措施，如关闭受遮挡的光伏板，这不仅降低了系统的整体发电效率，还增加了运维成本和复杂性。
3、针对上述问题，有必要对现有的太阳能分布式发电协同控制系统进行优化，实时监测阴影状态、动态调整光伏板工作参数并持续优化控制策略解决阴影遮挡问题，因此，开发一种能够综合实现上述特点的一种太阳能分布式发电协同控制系统具有重要意义。
技术实现思路
1、本发明的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了一种太阳能分布式发电协同控制系统，它能够通过高精度光敏传感器与图像识别摄像头实时监测阴影状态，并通过算法预测阴影变化，随后基于预测结果动态调整光伏板的工作参数，以最大化发电效率，同时通过无线通信技术实现指令的快速传输与执行，确保系统响应迅速且各光伏板间同步协调，此外，系统还具备能效监测与反馈优化功能，通过持续优化调整策略，形成闭环控制体系，确保系统始终处于最优工作状态。
2、本发明为解决上述技术问题，提供如下技术方案：一种太阳能分布式发电协同控制系统，该系统包括以下组成部分：阴影监测模块、动态调整控制模块、动态调整控制模块和能效监测与反馈优化模块；
3、所述阴影监测模块配备有高精度光敏传感器与图像识别摄像头，分别用于监测光伏板表面的光照强度分布及阴影形状、位置，并基于算法对监测数据进行处理，预测阴影的未来移动趋势；
4、所述动态调整控制模块根据阴影监测模块提供的数据，计算阴影对光伏板发电效率的直接影响，同时设计动态阴影补偿算法，根据受到的影响制定调整策略；
5、所述动态调整控制模块根据制定的调整策略，通过无线通信技术和控制算法向各光伏板发送控制指令，实现远程、实时的参数调整；
6、所述能效监测与反馈优化模块实时监测调整后的发电效率，对比调整前后的数据，评估动态阴影补偿效果，并将结果反馈至动态调整控制模块，不断优化调整策略，形成闭环控制体系。
7、进一步地，所述所述阴影监测模块基于算法对监测数据进行处理，预测阴影的未来移动趋势，其算法公式为：，其中，表示在坐标处，时间为时的阴影强度函数，为无阴影时的最大光照强度，在坐标处，时间为时的光照强度，是模糊因子，和分别表示在时间时阴影的预测位置的横坐标和纵坐标。
8、更进一步地，所述动态调整控制模块据阴影监测模块提供的数据，计算阴影对光伏板发电效率的直接影响，包括遮挡面积和遮挡时间因素，并评估阴影对整体发电系统的影响程度，确定是否需要调整工作参数，同时设计动态阴影补偿算法，根据阴影的位置、强度及预测的移动趋势，制定具体的调整策略，并将调整策略转化为具体的控制指令。
9、更进一步地，所述动态调整控制模块据阴影监测模块提供的数据，计算阴影对光伏板发电效率的直接影响，其计算公式为：，其中，表示在时间时有阴影情况下光伏板的实际发电效率，表示在时间时无阴影情况下光伏板的理论发电效率，是光伏板的总面积，是被阴影覆盖的光伏板面积。
10、更进一步地，所述动态调整控制模块设计动态阴影补偿算法，根据阴影的位置、强度及预测的移动趋势，制定具体的调整策略，其算法公式为：，其中，表示在时间时光伏板的输出功率，表示在时间时无阴影影响下光伏板的初始输出功率，是时间时的阴影强度函数，是时间时阴影的预测移动速度，是预设的最大移动速度，是主要调节阴影强度对输出功率的影响程度，是调节阴影移动速度对输出功率的影响程度，是调节光伏板当前光照强度与最优光照强度之差对输出功率的影响程度，是时间时光伏板的最优光照强度，是时间时的当前光照强度。
11、更进一步地，所述动态调整控制模块制定具体的调整策略包括：
12、（1）根据阴影遮挡的程度和位置，动态调整受影响光伏板的输出电压；
13、（2）采用智能电流分配技术，将未受遮挡的光伏板产生的多余电流分配给受遮挡的光伏板；
14、（3）在阴影条件严重到影响整体发电效率时，将受影响的光伏板暂时从系统中断开或切换到低功率工作模式，以减少对整个系统的负面影响。
15、更进一步地，所述协同控制执行模块根据制定的调整策略，通过控制算法向各光伏板发送控制指令，其控制算法的算法公式为：，其中，是时刻需要调整的工作参数，是比例增益，是积分增益，是微分增益，是时刻的误差，是从0到t时刻误差的积分，是误差关于时间的导数。
16、更进一步地，所述能效监测与反馈优化模块实时监测调整后的光伏板发电效率，收集相关数据，包括发电量和发电功率，对比调整前后的发电效率数据，评估动态阴影补偿效果，根据监测结果，分析动态阴影补偿的实际效果及存在的问题，将评估结果反馈至动态调整控制模块，为优化调整策略提供数据支持，并通过算法根据反馈结果不断优化动态阴影补偿算法和调整策略。
17、更进一步地，所述能效监测与反馈优化模块通过算法根据反馈结果不断优化动态阴影补偿算法，其计算公式为：，其中：是更新后的模型参数，是当前的模型参数，是学习率，控制参数更新的步长，是在当前数据集上对模型参数的损失函数的梯度，是权重因子，是根据反馈结果计算的模型参数调整量。
18、与现有技术相比，该一种太阳能分布式发电协同控制系统具备如下有益效果：
19、一、本发明通过集成高精度阴影监测模块，结合算法预测阴影的未来移动趋势，实现对光伏板表面光照强度及阴影状态的精准监测，基于实时数据，动态调整控制模块能够迅速计算出阴影对光伏板发电效率的直接影响，并设计动态阴影补偿算法来调整光伏板的工作参数，这种实时的监测与动态调整机制，有效减轻了阴影遮挡对发电效率的不利影响，显著提升了太阳能发电系统的整体效率和稳定性。
20、二、本发明通过引入能效监测与反馈优化模块，不仅实时监测调整后的发电效率，还通过对比调整前后的数据，科学评估动态阴影补偿的实际效果，评估结果被反馈至动态调整控制模块，用于持续优化调整策略，这种闭环控制体系确保了系统能够不断学习和优化，以适应不断变化的阴影条件，从而始终保持最优的工作状态。
21、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。
1.一种太阳能分布式发电协同控制系统，其特征在于，该系统包括以下组成部分：阴影监测模块、动态调整控制模块、动态调整控制模块和能效监测与反馈优化模块；
2.根据权利要求1所述的一种太阳能分布式发电协同控制系统，其特征在于，所述阴影监测模块基于算法对监测数据进行处理，预测阴影的未来移动趋势，其算法公式为：，其中，表示在坐标处，时间为时的阴影强度函数，为无阴影时的最大光照强度，在坐标处，时间为时的光照强度，是模糊因子，和分别表示在时间时阴影的预测位置的横坐标和纵坐标。
3.根据权利要求1所述的一种太阳能分布式发电协同控制系统，其特征在于，所述动态调整控制模块据阴影监测模块提供的数据，计算阴影对光伏板发电效率的直接影响，包括遮挡面积和遮挡时间因素，并评估阴影对整体发电系统的影响程度，确定是否需要调整工作参数，同时设计动态阴影补偿算法，根据阴影的位置、强度及预测的移动趋势，制定具体的调整策略，并将调整策略转化为具体的控制指令。
4.根据权利要求3所述的一种太阳能分布式发电协同控制系统，其特征在于，所述动态调整控制模块据阴影监测模块提供的数据，计算阴影对光伏板发电效率的直接影响，其计算公式为：，其中，表示在时间时有阴影情况下光伏板的实际发电效率，表示在时间时无阴影情况下光伏板的理论发电效率，是光伏板的总面积，是被阴影覆盖的光伏板面积。
5.根据权利要求3所述的一种太阳能分布式发电协同控制系统，其特征在于，所述动态调整控制模块设计动态阴影补偿算法，根据阴影的位置、强度及预测的移动趋势，制定具体的调整策略，其算法公式为：，其中，表示在时间时光伏板的输出功率，表示在时间时无阴影影响下光伏板的初始输出功率，是时间时的阴影强度函数，是时间时阴影的预测移动速度，是预设的最大移动速度，是主要调节阴影强度对输出功率的影响程度，是调节阴影移动速度对输出功率的影响程度，是调节光伏板当前光照强度与最优光照强度之差对输出功率的影响程度，是时间时光伏板的最优光照强度，是时间时的当前光照强度。
6.根据权利要求3所述的一种太阳能分布式发电协同控制系统，其特征在于，所述动态调整控制模块制定具体的调整策略包括：
7.根据权利要求1所述的一种太阳能分布式发电协同控制系统，其特征在于，所述协同控制执行模块根据制定的调整策略，通过控制算法向各光伏板发送控制指令，其控制算法的算法公式为：，其中，是时刻需要调整的工作参数，是比例增益，是积分增益，是微分增益，是时刻的误差，是从0到t时刻误差的积分，是误差关于时间的导数。
8.根据权利要求1所述的一种太阳能分布式发电协同控制系统，其特征在于，所述能效监测与反馈优化模块实时监测调整后的光伏板发电效率，收集相关数据，包括发电量和发电功率，对比调整前后的发电效率数据，评估动态阴影补偿效果，根据监测结果，分析动态阴影补偿的实际效果及存在的问题，将评估结果反馈至动态调整控制模块，为优化调整策略提供数据支持，并通过算法根据反馈结果不断优化动态阴影补偿算法和调整策略。
9.根据权利要求8所述的一种太阳能分布式发电协同控制系统，其特征在于，所述能效监测与反馈优化模块通过算法根据反馈结果不断优化动态阴影补偿算法，其计算公式为：，其中：是更新后的模型参数，是当前的模型参数，是学习率，控制参数更新的步长，是在当前数据集上对模型参数的损失函数的梯度，是权重因子，是根据反馈结果计算的模型参数调整量。
