一种基于深度学习算法的光伏发电系统及其运行方法

本发明公开了一种基于深度学习算法的光伏发电系统，包括光伏板、清洁装置、控制模块，控制模块用于获取当前环境光强、光伏板表面温度并通过深度学习预测模型预测当前状态下的光伏板理论发电功率，并根据光伏板理论发电功率与光伏板实际发电功率计算光伏板发电系数；当光伏板发电系数低于设定阈值时，光伏发电系统切换至清洁模式，通过清洁装置对光伏板表面进行自动清洁。本发明通过控制模块集成的深度学习预测模型，构建了“环境参数采集‑理论功率预测‑实际功率对比‑清洁阈值判断”的一整套闭环决策系统；当光伏板发电系数低于设定阈值时，则清洗装置自动开启并对光伏板表面进行清洗，省去了人工清洗的麻烦，大大降低了人工成本。