本发明属于太阳能光伏板表面清洁度分析技术领域，具体公开提供的一种基于无人机的太阳能光伏板表面清洁度分析方法；本发明通过从太阳能光伏板的表观、表面温度和表面反射三个维度进行表面清洁度评判，并结合太阳能光伏板的电流电阻状态、结构信息和环境信息干扰因子设定，进而分析太阳能光伏板的确认表面清洁度，并进行反馈，有效解决了当前太阳能光伏板表面清洁度分析维度较为单一和片面的问题，充分结合了太阳能光伏板表面清洁度的内在影响因素分析和外在影响因素分析，实现了太阳能光伏板表面清洁度的多维度评判，扩展了太阳能光伏板表面清洁度分析的覆盖率，从而保障了太阳能光伏板表面清洁度分析结果的可靠性。
1.一种基于无人机的太阳能光伏板表面清洁度分析方法，其特征在于：该方法包括：A1、太阳能光伏板清洁度相关参数监测：提取目标太阳能光伏板的面积 ，并通过无人机搭载的监测设备对目标太阳能光伏板的表面清洁相关参数进行监测，表面清洁相关参数包括表观图像、各监测时段的环境温度和扫描的温度分布图以及各光伏区域内的反射率；
A2、太阳能光伏板初步清洁评定：根据目标太阳能光伏板的表面清洁相关参数，评定目标太阳能光伏板的表面清洁度，记为 ；
所述评定目标太阳能光伏板的表面清洁度，包括：提取目标太阳能光伏板的表观图像，进而从中定位污秽处数目 ，同时定位出各污秽处的面积和厚度；
将各污秽处的面积进行累加得到污秽面积之和 ，同时将各污秽处的厚度进行均值计算，得到平均污秽处厚度 ；
从表观图像中定位出灰尘覆盖区域数目 ，同时定位出各灰尘覆盖区域的覆盖面积，累加得到综合灰尘覆盖面积 ；
分别为设定参照的污秽密集度、灰尘覆盖密集度、污秽面积比、灰尘覆盖面积比、污秽厚度；
提取各监测时段扫描的表面温度分布图，并从中提取温度分布区域数目和各温度分布区域的显示温度值，分析目标太阳能光伏板的温度异常度 ；
提取各光伏区域内的反射率，分析目标太阳能光伏板的反射异常度 ；
的表面脏污度、温度异常度、反射异常度， 表示向下取整符号;A3、太阳能光伏板清洁度干扰参数提取：提取目标太阳能光伏板的表面清洁度相关干扰参数，所述表面清洁度相关干扰参数包括结构干扰参数、色度干扰参数和环境干扰参数；
A4、太阳能光伏板清洁干扰设定：根据所述表面清洁度相关干扰参数，设定目标太阳能光伏板的缺陷清洁评定干扰因子 和环境承载清洁评定干扰因子 ；
所述设定目标太阳能光伏板的缺陷清洁评定干扰因子，包括：从所述结构干扰参数中提取表面磨痕处数目和各磨痕处的磨痕深度，分析目标太阳能光伏板的表面磨损变更度 ；
从所述结构干扰参数中提取各表面监测区域的粗糙度，并与光伏信息库存储的目标太阳能光伏板的初始粗糙度进行对比，统计大于初始粗糙度的表面监测区域数目 ；
从各表面监测区域对应的表面粗糙度中筛选出最大粗糙度 ，统计目标太阳能光伏板的粗糙变更度 ， ， 分别为设定参照的粗糙区域数目、粗糙度；
从所述色度干扰参数中提取存在的颜色数目、各存在颜色的所属种类、色度值和占据面积，统计目标太阳能光伏板的颜色变更度 ；
统计目标太阳能光伏板的缺陷清洁评定干扰因子 ，， 、 和 分别
为设定参照的磨损变更度、粗糙变更度和颜色变更度;所述设定目标太阳能光伏板的环境承载清洁评定干扰因子，包括：从所述环境干扰参数中提取历史各运营日的最高温度和最低温度，作差得到历史各运营日的温度差，分析目标太阳能光伏板的温度变更承载度 ；
从所述环境干扰参数中提取历史各运营日的最高湿度和最低湿度，按照 的统计方式同理统计得到目标太阳能光伏板的湿度变更承载度 ；
统计目标太阳能光伏板的环境承载清洁评定干扰因子 ，， 、 分别为设定的参照温度承载度、参
A5、太阳能光伏板清洁确认与反馈：统计目标太阳能光伏板的确认表面清洁度 ，并进行反馈，其中， ，e为自然常数。
2.如权利要求1所述的一种基于无人机的太阳能光伏板表面清洁度分析方法，其特征在于：所述分析目标太阳能光伏板的温度异常度，包括：从光伏信息库中提取太阳能光伏板常规监测温度分布区域数目 ，进而将各监测时段内扫描的温度分布区域数目与常规监测温度分布区域数目进行作差，统计差值大于0的监测时段数目 ；
从各监测时段内对应扫描的温度分布区域数目中筛选出最大值 ，统计目标太阳能光伏板的温度分布分散度 ， ， 为监测时段数目， 为设定的超出监测时段比；
将各监测时段内扫描的各温度分布区域的显示温度值记为 ，表示温度分布区域编号， ，t表示监测时段编号， ，据此统计目标太阳能光伏板的温度变化度 ；
3.如权利要求2所述的一种基于无人机的太阳能光伏板表面清洁度分析方法，其特征在于：所述统计目标太阳能光伏板的温度变化度，包括：从各监测时段内各温度分布区域的显示温度值中提取最大显示温度值，记为 ；
从光伏信息库中提取各环境温度下目标太阳能光伏板的干扰表面温升值，进而根据各监测时段的环境温度，匹配得到各监测时间段对应目标太阳能光伏板的干扰表面温升值，记为 ，同时从光伏信息库中提取太阳能光伏板对应的常规表面温度，记为 ；
t个监测时段内第i+1个温度分布区域的显示温度值， 分别为设定参照的相邻区域显示温度差、常规表面温度差。
4.如权利要求1所述的一种基于无人机的太阳能光伏板表面清洁度分析方法，其特征在于：所述分析目标太阳能光伏板的反射异常度，包括：将各光伏区域内的反射率记为 ，表示光伏区域编号， ；
将各光伏区域内的反射率与太阳能光伏板设定常规反射率 进行对比，将低于 的光伏区域记为异常光伏区域，统计异常光伏区域数目，记为 ；
从各异常光伏区域内的反射率中提取最小值，记为 ，统计目标太阳能光伏板的反射异常度 ，， 表示
第j+1个光伏区域对应的反射率， 分别为设定参照的相邻光伏区域反射率差、最低反射率偏差、异常反射区域比，g为光伏区域数目。
5.如权利要求1所述的一种基于无人机的太阳能光伏板表面清洁度分析方法，其特征在于：所述结构干扰参数包括表面磨痕处数目、各磨痕处的磨痕深度以及各表面监测区域对应的粗糙度；
所述色度干扰参数为存在的颜色数目、各存在颜色的所属种类、色度值和占据面积；
所述环境干扰参数为历史各运营日的最高温度、最低温度、最高湿度和最低湿度。
6.如权利要求1所述的一种基于无人机的太阳能光伏板表面清洁度分析方法，其特征在于：所述统计目标太阳能光伏板的颜色变更度，包括：从光伏信息库中提取目标太阳能光伏板表面存在的初始颜色数目和各初始颜色的所属种类和初始色度值；
将目标太阳能光伏板存在的颜色数目记为 ，并与其初始颜色数目进行作差，得到颜色数目差 ；
将目标太阳能光伏板各存在颜色的所属种类与其各初始颜色的所属种类进行对比，统计与初始颜色所属种类相同的存在颜色数目，并记为 ；
将与初始颜色所属种类相同的存在颜色记为同种颜色，提取各同种颜色的色度值 和初始色度值 ，表示同种颜色编号， ；
将与初始颜色所属种类不同的存在颜色记为变化颜色，提取各变化颜色的占据面积，记为 ，表示变护颜色编号， ；
分别为设定参照的颜色数目差、同种颜色数目比、色度差、变化颜色面积比。
7.如权利要求1所述的一种基于无人机的太阳能光伏板表面清洁度分析方法，其特征在于：所述分析目标太阳能光伏板的温度变更承载度，包括：以运营日为横坐标，以温度差为纵坐标构建温差变化曲线，从温差变化曲线中提取幅值 和波动点数目 ；
将历史各运营日的温度差与设定许可温度差区间进行对比，统计位于许可温度差区间内的历史运营日数目，记为 ；
将历史运营日数目记为 ，统计目标太阳能光伏板的温度变更承载度 ，， 分别为设定的温差偏
一种基于无人机的太阳能光伏板表面清洁度分析方法
技术领域
[0001] 本发明属于太阳能光伏板表面清洁度分析技术领域，涉及到一种基于无人机的太阳能光伏板表面清洁度分析方法。
背景技术
[0002] 太阳能光伏板表面的污染物会降低光的透过率以及导致光伏板表面的温度升高，从而影响光的吸收和转换效率并且降低光伏板的发电能力和发电效率，由此凸显了太阳能光伏板表面清洁度分析的重要性和必要性。
[0003] 现有的太阳能光伏板表面清洁度分析主要通过对光伏板表面可见的污染物进行监测，据此分析太阳能光伏板的表面清洁度，很显然，这种分析方式还存在以下几个方面的问题：1、主要关注表面可见污垢和污染物的监测分析方式无法保障太阳能光伏板表面清洁度分析的覆盖率，方式较为单一和片面，无法挖掘出非表面可见污染物对太阳能光伏板表面清洁度的影响，进而使得太阳能光伏板表面清洁度分析结果的可靠性、真实性和说服力的保障性不强。
[0004] 2、未结合太阳能光伏板表面变化情况进行综合性评定，太阳能光伏板表面变化直接干扰了太阳能光伏板表面污染物测定的精准性，进而降低了太阳能光伏板表面污染物含量确认的准确性和参考性，使得太阳能光伏板表面洁净度分析结果的合理性的保障性不强。
[0005] 3、未结合太阳能光伏板环境承载状态进行综合性评定，太阳能光伏板对环境的承载情况直接影响了太阳能板的性能状态，对反射或者其他监测造成较大干扰，使得发射类等测量污染物的监测结果存在一定的误差性，同时不同的环境状态容易引发某些隐藏式污染物，即难以检测的污染物，当前无法确保太阳能光伏板表面清洁度分析规范性和准确性。
发明内容
[0006] 鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种基于无人机的太阳能光伏板表面清洁度分析方法。
[0007] 本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提供一种基于无人机的太阳能光伏板表面清洁度分析方法，该方法包括：A1、太阳能光伏板清洁度相关参数监测：提取目标太阳能光伏板的面积 ，并通过无人机搭载的监测设备对目标太阳能光伏板的表面清洁相关参数进行监测，表面清洁相关参数包括表观图像、各监测时段的环境温度和扫描的温度分布图以及各光伏区域内的反射率。
[0008] A2、太阳能光伏板初步清洁评定：根据目标太阳能光伏板的表面清洁相关参数，评定目标太阳能光伏板的表面清洁度，记为 。
[0009] A3、太阳能光伏板清洁度干扰参数提取：提取目标太阳能光伏板的表面清洁度相关干扰参数，所述表面清洁度相关干扰参数包括结构干扰参数、色度干扰参数和环境干扰参数。
[0010] A4、太阳能光伏板清洁干扰设定：根据所述表面清洁度相关干扰参数，设定目标太阳能光伏板的缺陷清洁评定干扰因子 和环境承载清洁评定干扰因子 。
[0011] A5、太阳能光伏板清洁确认与反馈：统计目标太阳能光伏板的确认表面清洁度，并进行反馈，其中， ，e为自然常数。
[0012] 优选地，所述评定目标太阳能光伏板的表面清洁度，包括：提取目标太阳能光伏板的表观图像，进而从中定位污秽处数目 ，同时定位出各污秽处的面积和厚度。
[0013] 将各污秽处的面积进行累加得到污秽面积之和 ，同时将各污秽处的厚度进行均值计算，得到平均污秽处厚度 。
[0014] 从表观图像中定位出灰尘覆盖区域数目 ，同时定位出各灰尘覆盖区域的覆盖面积，累加得到综合灰尘覆盖面积 。
[0015] 统计目标太阳能光伏板的表面脏污度 ，，
分别为设定参照的污秽密集度、灰尘覆盖密集度、污秽面积比、
灰尘覆盖面积比、污秽厚度。
[0016] 提取各监测时段扫描的表面温度分布图，并从中提取温度分布区域数目和各温度分布区域的显示温度值，分析目标太阳能光伏板的温度异常度 。
[0017] 提取各光伏区域内的反射率，分析目标太阳能光伏板的反射异常度 。
[0018] 统计目标太阳能光伏板的表面清洁度 ，， 分别为设定参照
的表面脏污度、温度异常度、反射异常度， 表示向下取整符号。
[0019] 优选地，所述分析目标太阳能光伏板的温度异常度，包括：从光伏信息库中提取太阳能光伏板常规监测温度分布区域数目 ，进而将各监测时段内扫描的温度分布区域数目与常规监测温度分布区域数目进行作差，统计差值大于0的监测时段数目 。
[0020] 从各监测时段内对应扫描的温度分布区域数目中筛选出最大值 ，统计目标太阳能光伏板的温度分布分散度 ， ， 为监测时段数目， 为设定的超出监测时段比。
[0021] 将各监测时段内扫描的各温度分布区域的显示温度值记为 ，表示温度分布区域编号， ，t表示监测时段编号， ，据此统计目标太阳能光伏板的温度变化度 。
[0022] 统计目标太阳能光伏板的温度异常度 ，， 、 分别为设定参照的温度分布分散
度、温度变化度。
[0023] 优选地，所述统计目标太阳能光伏板的温度变化度，包括：从各监测时段内各温度分布区域的显示温度值中提取最大显示温度值，记为 。
[0024] 从光伏信息库中提取各环境温度下目标太阳能光伏板的干扰表面温升值，进而根据各监测时段的环境温度，匹配得到各监测时间段对应目标太阳能光伏板的干扰表面温升值，记为 ，同时从光伏信息库中提取太阳能光伏板对应的常规表面温度，记为 。
[0025] 统计目标太阳能光伏板的温度变化度 ，， 为第
t个监测时段内第i+1个温度分布区域的显示温度值， 分别为设定参照的相邻区域显示温度差、常规表面温度差。
[0026] 优选地，所述分析目标太阳能光伏板的反射异常度，包括：将各光伏区域内的反射率记为 ，表示光伏区域编号， 。
[0027] 将各光伏区域内的反射率与太阳能光伏板设定常规反射率 进行对比，将低于的光伏区域记为异常光伏区域，统计异常光伏区域数目，记为 。
[0028] 从各异常光伏区域内的反射率中提取最小值，记为 ，统计目标太阳能光伏板的反射异常度 ，， 表示
第j+1个光伏区域对应的反射率， 分别为设定参照的相邻光伏区域反射率差、最低反射率偏差、异常反射区域比，g为光伏区域数目。
[0029] 优选地，所述结构干扰参数包括表面磨痕处数目、各磨痕处的磨痕深度以及各表面监测区域对应的粗糙度。
[0030] 所述色度干扰参数为存在的颜色数目、各存在颜色的所属种类、色度值和占据面积。
[0031] 所述环境干扰参数为历史各运营日的最高温度、最低温度、最高湿度和最低湿度。
[0032] 优选地，所述设定目标太阳能光伏板的缺陷清洁评定干扰因子，包括：从所述结构干扰参数中提取表面磨痕处数目和各磨痕处的磨痕深度，分析目标太阳能光伏板的表面磨损变更度 。
[0033] 从所述结构干扰参数中提取各表面监测区域的粗糙度，并与光伏信息库存储的目标太阳能光伏板的初始粗糙度进行对比，统计大于初始粗糙度的表面监测区域数目 。
[0034] 从各表面监测区域对应的表面粗糙度中筛选出最大粗糙度 ，统计目标太阳能光伏板的粗糙变更度 ， ， 分别为设定参照的粗糙区域数目、粗糙度。
[0035] 从所述色度干扰参数中提取存在的颜色数目、各存在颜色的所属种类、色度值和占据面积，统计目标太阳能光伏板的颜色变更度 。
[0036] 统 计 目 标 太 阳 能 光 伏 板 的 缺 陷 清 洁 评 定 干 扰 因 子 ，， 、 和 分别为设定参照的磨损变更度、粗糙变更度和颜色变更度。
[0037] 优选地，所述统计目标太阳能光伏板的颜色变更度，包括：从光伏信息库中提取目标太阳能光伏板表面存在的初始颜色数目和各初始颜色的所属种类和初始色度值。
[0038] 将目标太阳能光伏板存在的颜色数目记为 ，并与其初始颜色数目进行作差，得到颜色数目差 。
[0039] 将目标太阳能光伏板各存在颜色的所属种类与其各初始颜色的所属种类进行对比，统计与初始颜色所属种类相同的存在颜色数目，并记为 。
[0040] 将与初始颜色所属种类相同的存在颜色记为同种颜色，提取各同种颜色的色度值和初始色度值 ，表示同种颜色编号， 。
[0041] 将与初始颜色所属种类不同的存在颜色记为变化颜色，提取各变化颜色的占据面积，记为 ，表示变护颜色编号， 。
[0042] 统计目标太阳能光伏板的颜色变更度 ，，
分别为设定参照的颜色数目差、同种颜色数目比、色度差、变化
颜色面积比。
[0043] 优选地，所述设定目标太阳能光伏板的环境承载清洁评定干扰因子，包括：从所述环境干扰参数中提取历史各运营日的最高温度和最低温度，作差得到历史各运营日的温度差，分析目标太阳能光伏板的温度变更承载度 。
[0044] 从所述环境干扰参数中提取历史各运营日的最高湿度和最低湿度，按照 的统计方式同理统计得到目标太阳能光伏板的湿度变更承载度 。
[0045] 统计 目标 太阳 能 光伏 板的 环境 承载 清洁 评定 干扰 因子 ，， 、 分别为设定的参照温度承载度、参照湿度承载度。
[0046] 优选地，所述分析目标太阳能光伏板的温度变更承载度，包括：以运营日为横坐标，以温度差为纵坐标构建温差变化曲线，从温差变化曲线中提取幅值 和波动点数目。
[0047] 将历史各运营日的温度差与设定许可温度差区间进行对比，统计位于许可温度差区间内的历史运营日数目，记为 。
[0048] 将历史运营日数目记为 ，统计目标太阳能光伏板的温度变更承载度 ，， 分别为设定的温差偏差、波动点数目、温度偏离日数比。
[0049] 相较于现有技术，本发明的有益效果如下：（1）本发明通过从太阳能光伏板的表观、表面温度以及表面反射三个维度进行表面清洁度评判，并结合太阳能光伏板的电流电阻状态、结构信息和环境信息进行表面清洁度评定干扰因子设定，从而分析太阳能光伏板的确认表面清洁度，并进行反馈，有效解决了当前太阳能光伏板表面清洁度方式较为单一和片面的问题，充分结合了太阳能光伏板表面可见污垢以及非可见污垢的影响，实现了太阳能光伏板表面清洁度的多维度评判，弥补了当前主要主要关注表面可见污垢和污染物的监测和分析的欠缺，同时扩展了太阳能光伏板表面清洁度分析的覆盖率，从而保障了太阳能光伏板表面清洁度分析结果的可靠性、真实性和说服力。
[0050] （2）本发明通过对太阳能表面的结构信息和色度信息进行监测，从而设定目标太阳能光伏板的缺陷清洁评定干扰因子，有效规避了未结合太阳能光伏板表面变化情况进行综合性评定的不足，避免了太阳能光伏板表面变化对其表面污染物测定精准性的干扰，从而提升了太阳能光伏板表面污染物含量确认的准确性和参考性，并且确保了太阳能光伏板表面洁净度分析结果的合理性。
[0051] （3）本发明通过根据太阳光伏板的历史温度数据和湿度数据从而设定环境承载清洁评定干扰因子，实现了太阳能光伏板所在安置环境进行动态化规律性分析，打破了当前未结合太阳能光伏板环境承载状态进行综合性评定的局限性，直观地展示了太阳能光伏板对环境的承载情况，从而有效降低了对发射类等测量污染物的测量干扰和测量结果的误差性，同时深度挖掘出了隐藏式污染物存在的可能性，从而确保了阳能光伏板表面清洁度分析规范性和准确性。
附图说明
[0052] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0053] 图1为本发明方法实施步骤流程示意图。
具体实施方式
[0054] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0055] 请参阅图1所示，本发明提供了一种基于无人机的太阳能光伏板表面清洁度分析方法，该方法包括：A1、太阳能光伏板清洁度相关参数监测：提取目标太阳能光伏板的面积，并通过无人机搭载的监测设备对目标太阳能光伏板的表面清洁相关参数进行监测，表面清洁相关参数包括表观图像、各监测时段的环境温度和扫描的温度分布图以及各光伏区域内的反射率。
[0056] 需要说明的是，所述监测设备包括高清摄像头、红外热成像仪、和光伏板测试仪，其对目标太阳能光伏板对应表面清洁相关参数进行监测，具体包括：A‑1、通过无人机搭载的监测设备中的摄像头采集目标太阳能光伏板的表观图像。
[0057] A‑2、通过无人机搭载的监测设备中的红外热成像仪按照设定监测时段对目标太阳能光伏板表面进行扫描，同时提取各监测时段的环境温度值。
[0058] A‑3、将目标太阳能光伏板按照平面网格式划分为各光伏区域，通过无人机搭载的监测设备中的光伏板测试仪对各光伏区域进行反射率监测，得到各光伏区域对应的反射率。
[0059] A2、太阳能光伏板初步清洁评定：根据目标太阳能光伏板的表面清洁相关参数，评定目标太阳能光伏板的表面清洁度，记为 。
[0060] 示例性地，评定目标太阳能光伏板的表面清洁度，包括：A2‑1、提取目标太阳能光伏板的表观图像，进而从中定位污秽处数目 ，同时定位出各污秽处的面积和厚度。
[0061] A2‑2、将各污秽处的面积进行累加得到污秽面积之和 ，同时将各污秽处的厚度进行均值计算，得到平均污秽处厚度 。
[0062] A2‑3、从表观图像中定位出灰尘覆盖区域数目 ，同时定位出各灰尘覆盖区域的覆盖面积，累加得到综合灰尘覆盖面积 。
[0063] A2‑4、统计目标太阳能光伏板的表面脏污度 ，，
分别为设定参照的污秽密集度、灰尘覆盖密集度、污秽面积比、
灰尘覆盖面积比、污秽厚度。
[0064] A2‑5、提取各监测时段扫描的表面温度分布图，并从中提取温度分布区域数目和各温度分布区域的显示温度值，分析目标太阳能光伏板的温度异常度 。
[0065] 进一步地，分析目标太阳能光伏板的温度异常度，包括：A2‑5‑1、从光伏信息库中提取太阳能光伏板常规监测温度分布区域数目 ，进而将各监测时段内扫描的温度分布区域数目与常规监测温度分布区域数目进行作差，统计差值大于0的监测时段数目 。
[0066] A2‑5‑2、从各监测时段内对应扫描的温度分布区域数目中筛选出最大值 ，统计目标太阳能光伏板的温度分布分散度 ，， 为监测时段数目， 为设定的超出监测时段比。
[0067] A2‑5‑3、将各监测时段内扫描的各温度分布区域的显示温度值记为 ，表示温度分布区域编号， ，t表示监测时段编号， ，据此统计目标太阳能光伏板的温度变化度 。
[0068] 更进一步地，统计目标太阳能光伏板的温度变化度，包括：从各监测时段内各温度分布区域的显示温度值中提取最大显示温度值，记为 。
[0069] 从光伏信息库中提取各环境温度下目标太阳能光伏板的干扰表面温升值，进而根据各监测时段的环境温度，匹配得到各监测时间段对应目标太阳能光伏板的干扰表面温升值，记为 ，同时从光伏信息库中提取太阳能光伏板对应的常规表面温度，记为 。
[0070] 统计目标太阳能光伏板的温度变化度 ，， 为第
t个监测时段内第i+1个温度分布区域的显示温度值， 分别为设定参照的相邻区域显示温度差、常规表面温度差， 表示在各监测时间段对应各温
度分布区域的显示温度值总偏差中选取最大值， 表示在各监测时
间段内最大显示温度值与干扰表面温升值和常规表面温度的差值选取最大值。
[0071] A2‑5‑4、统计目标太阳能光伏板的温度异常度 ，， 、 分别为设定参照的温度分布分散
度、温度变化度。
[0072] 在一个具体实施例中，污染物的积累可能导致光伏板表面温度升高，温升越异常表明污染的概率越大，因此进行温度分布分析。
[0073] A2‑6、提取各光伏区域内的反射率，分析目标太阳能光伏板的反射异常度 。
[0074] 进一步地，分析目标太阳能光伏板的反射异常度，包括：A2‑6‑1、将各光伏区域内的反射率记为 ，表示光伏区域编号， 。
[0075] A2‑6‑2、将各光伏区域内的反射率与太阳能光伏板设定常规反射率 进行对比，将低于 的光伏区域记为异常光伏区域，统计异常光伏区域数目，记为 。
[0076] A2‑6‑3、从各异常光伏区域内的反射率中提取最小值，记为 ，统计目标太阳能光伏板的反射异常度 ，， 表示
第j+1个光伏区域对应的反射率， 分别为设定参照的相邻光伏区域反射率差、最低反射率偏差、异常反射区域比，g为光伏区域数目。
[0077] 在一个具体实施例中，表面污染会改变光伏板表面的反射特性，导致光的反射率降低，因此反射率越低表明污染越严重。
[0078] A2‑7、统计目标太阳能光伏板的表面清洁度 ，， 分别为设定参照
的表面脏污度、温度异常度、反射异常度， 表示向下取整符号。
[0079] A3、太阳能光伏板清洁度干扰参数提取：提取目标太阳能光伏板的表面清洁度相关干扰参数，所述表面清洁度相关干扰参数包括电力干扰参数、结构干扰参数、色度干扰参数和环境干扰参数。
[0080] 具体地，结构干扰参数包括表面磨痕处数目、各磨痕处的磨痕深度以及各表面监测区域对应的粗糙度。
[0081] 色度干扰参数为存在的颜色数目、各存在颜色的所属种类、色度值和占据面积。
[0082] 环境干扰参数为历史各运营日的最高温度、最低温度、最高湿度和最低湿度。
[0083] 需要说明的是，上述占据面积指颜色在目标太阳能光伏板中的存在区域面积。
[0084] 还需要说明的是，表面清洁度相关干扰参数通过从太阳能光伏板运行监控后台提取得到，其中，表面磨痕处数目、各磨痕处的磨痕深度以及色度干扰参数通过太阳能光伏板安置的摄像头进行监控，各表面监测区域对应的粗糙度通过太阳能光伏板安置的粗糙度检测仪进行监控，环境干扰参数通过太阳能光伏板安置位置内的温度传感器和湿度传感器进行对应监控。
[0085] A4、太阳能光伏板清洁干扰设定：根据所述表面清洁度相关干扰参数，设定目标太阳能光伏板的缺陷清洁评定干扰因子 和环境承载清洁评定干扰因子 。
[0086] 示例性地，设定目标太阳能光伏板的缺陷清洁评定干扰因子，包括：U1、从所述结构干扰参数中提取表面磨痕处数目和各磨痕处的磨痕深度，分析目标太阳能光伏板的表面磨损变更度 。
[0087] 需要说明的是，分析目标太阳能光伏板的表面磨损变更度包括：将表面磨痕处数目记为 。
[0088] 从各磨痕处的磨痕深度提取最大磨痕深度 ，同时将各磨痕处的磨痕深度进行均值计算，得到平均磨痕深度 。
[0089] 统计目标太阳能光伏板的表面磨损变更度 ，， 分别为设定的参照磨痕
处数目、参照磨痕深度。
[0090] U2、从所述结构干扰参数中提取各表面监测区域的粗糙度，并与光伏信息库存储的目标太阳能光伏板的初始粗糙度进行对比，统计大于初始粗糙度的表面监测区域数目。
[0091] U3、从各表面监测区域对应的表面粗糙度中筛选出最大粗糙度 ，统计目标太阳能光伏板的粗糙变更度 ， ， 分别为设定参照的粗糙区域数目、粗糙度。
[0092] 在一个具体实施例中，粗糙的表面和存在磨痕可能会导致入射光在光伏板表面发生散射，常规的光伏板表面缺陷或污染检测方法，如红外热成像、反射率检测等可能会受到干扰，使得检测的数值的代表性和准确性得不到保障。
[0093] U4、从所述色度干扰参数中提取存在的颜色数目、各存在颜色的所属种类、色度值和占据面积，统计目标太阳能光伏板的颜色变更度 。
[0094] 可理解地，统计目标太阳能光伏板的颜色变更度，包括：U4‑1、从光伏信息库中提取目标太阳能光伏板表面存在的初始颜色数目和各初始颜色的所属种类和初始色度值。
[0095] U4‑2、将目标太阳能光伏板存在的颜色数目记为 ，并与其初始颜色数目进行作差，得到颜色数目差 。
[0096] U4‑3、将目标太阳能光伏板各存在颜色的所属种类与其各初始颜色的所属种类进行对比，统计与初始颜色所属种类相同的存在颜色数目，并记为 。
[0097] U4‑4、将与初始颜色所属种类相同的存在颜色记为同种颜色，提取各同种颜色的色度值 和初始色度值 ，表示同种颜色编号， 。
[0098] U4‑5、将与初始颜色所属种类不同的存在颜色记为变化颜色，提取各变化颜色的占据面积，记为 ，表示变护颜色编号， 。
[0099] U4‑6、统计目标太阳能光伏板的颜色变更度 ，，
分别为设定参照的颜色数目差、同种颜色数目比、色度差、变化
颜色面积比。
[0100] U 5 、统 计 目 标 太阳 能 光 伏 板的 缺 陷 清 洁评 定 干 扰 因子 ，， 、 和 分别为设定参照的磨损变更度、粗糙变更度和颜色变更度。
[0101] 在一个具体实施例中，光伏板表面颜色的变化也会影响光伏板的温度。较暗的颜色会吸收更多的太阳热量，导致光伏板温度升高，当颜色变化时，对光伏板温度分布监测的精准性产生干扰，同时相比之下，较深的颜色可能会掩盖污染物的存在，使得可见层面的污染物的监测的精准性得不到保障。
[0102] 本发明实施例通过对太阳能表面的结构信息和色度信息进行监测，从而设定目标太阳能光伏板的缺陷清洁评定干扰因子，有效规避了未结合太阳能光伏板表面变化情况进行综合性评定的不足，避免了太阳能光伏板表面变化对其表面污染物测定精准性的干扰，从而提升了太阳能光伏板表面污染物含量确认的准确性和参考性，并且确保了太阳能光伏板表面洁净度分析结果的合理性。
[0103] 又一示例性地，设定目标太阳能光伏板的环境承载清洁评定干扰因子，包括：第一步、从所述环境干扰参数中提取历史各运营日的最高温度和最低温度，作差得到历史各运营日的温度差。
[0104] 第二步、以运营日为横坐标，以温度差为纵坐标构建温差变化曲线，从温差变化曲线中提取幅值 和波动点数目 。
[0105] 需要说明的是，波动点指左右曲线增长趋势相反的点，如左侧上升右侧下降或者右侧上升左侧下降的点。
[0106] 第三步、将历史各运营日的温度差与设定许可温度差区间进行对比，统计位于许可温度差区间内的历史运营日数目，记为 。
[0107] 第四步、将历史运营日数目记为 ，统计目标太阳能光伏板的温度变更承载度， ， 分别为设定的温差偏差、波动点数目、温度偏离日数比。
[0108] 第五步、从所述环境干扰参数中提取历史各运营日的最高湿度和最低湿度，按照的统计方式同理统计得到目标太阳能光伏板的湿度变更承载度 。
[0109] 第六步、统计目标太阳能光伏板的环境承载清洁评定干扰因子 ，， 、 分别为设定的参照温度承载度、参照湿度承载度。
[0110] 在一个具体实施例中，温湿度变化反应太阳能光伏板安置环境的稳定度，温度变化会导致光伏板材料的热膨胀和收缩。这可能引起光伏板表面的微小裂纹或细微的损伤，这些细微的损伤可能成为隐藏式污染物的容纳区域。当温度升高时，裂纹或损伤可能扩大，使得污染物更容易进入裂缝中并固定在表面上。且在高湿度的条件下，光伏板表面容易积聚水汽、水滴和其他液态污染物。当温度下降时，湿气可能凝结在光伏板表面上，形成隐藏式污染物。
[0111] 本发明实施例通过根据太阳光伏板的历史温度数据和湿度数据从而设定环境承载清洁评定干扰因子，实现了太阳能光伏板所在安置环境进行动态化规律性分析，打破了当前未结合太阳能光伏板环境承载状态进行综合性评定的局限性，直观地展示了太阳能光伏板对环境的承载情况，从而有效降低了对发射类等测量污染物的测量干扰和测量结果的误差性，同时深度挖掘出了隐藏式污染物存在的可能性，从而确保了阳能光伏板表面清洁度分析规范性和准确性。
[0112] A5、太阳能光伏板清洁确认与反馈：统计目标太阳能光伏板的确认表面清洁度，并进行反馈，其中， ，e为自然常数。
[0113] 本发明实施例通过从太阳能光伏板的表观、表面温度以及表面反射三个维度进行表面清洁度评判，并结合太阳能光伏板的电流电阻状态、结构信息和环境信息进行表面清洁度评定干扰因子设定，从而分析太阳能光伏板的确认表面清洁度，并进行反馈，有效解决了当前太阳能光伏板表面清洁度方式较为单一和片面的问题，充分结合了太阳能光伏板表面可见污垢以及非可见污垢的影响，实现了太阳能光伏板表面清洁度的多维度评判，弥补了当前主要主要关注表面可见污垢和污染物的监测和分析的欠缺，同时扩展了太阳能光伏板表面清洁度分析的覆盖率，从而保障了太阳能光伏板表面清洁度分析结果的可靠性、真实性和说服力。
[0114] 以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本发明所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
