一种基于深度学习的光伏组件阴影识别与发电优化方法

本发明提供了一种基于深度学习的光伏组件阴影识别与发电优化方法，所述方法包括：结合光伏组件表面的光照强度和温度数据，利用改进的Sobel算子进行阴影边缘检测，并通过局部加权修正因子优化阴影特征提取；将提取出的阴影特征数据与电学参数、温度等信息相结合，构成光伏特征数据集，进而训练深度学习模型，以预测光伏组件的理论最大输出功率、实际输出功率，并优化MPPT控制策略；此外，采用静态电压修正与动态电压调整相结合的方式，确保光伏系统在复杂阴影条件下仍能保持最佳发电性能。本发明在提高阴影识别精度的同时，有效提升了光伏系统的发电效率和可靠性。