基于人工智能阴影检测与预测的光伏阵列动态调整方法

本发明提供了一种基于人工智能阴影检测与预测的光伏阵列动态调整方法。该方法通过采集光伏阵列运维相关数据形成多模态数据集，利用量子化特征增强与动态空间注意力机制实现阴影区域的精准识别，确定阴影边界坐标并计算阴影覆盖率。进一步根据阴影边界坐标、太阳高度角和遮挡物参数计算阴影扩展速度和传播时间，预测阴影覆盖范围。同时，通过阴影区与非阴影区的温差和阴影持续时间量化热斑风险，触发分级预警。基于阴影覆盖率动态调整光伏阵列输出电压，并通过粒子群优化算法跟踪最大功率点。此外，结合阴影预测结果，通过机械调整光伏板角度避开阴影区域。本发明提高了光伏阵列在阴影遮挡条件下的发电效率，增强了系统的稳定性和安全性。