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龍圖騰網恭喜江蘇電子信息職業學院申請的專利一種行波電簾除塵控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114142805B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111461698.3，技術領域涉及：H02S40/10；該發明授權一種行波電簾除塵控制方法是由劉曉艷;劉喬;侍壽永;姚薇設計研發完成，并于2021-12-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種行波電簾除塵控制方法在說明書摘要公布了：本發明涉及太陽能電池板除塵技術領域，公開了一種行波電簾除塵控制方法，采用灰色GM1,N?BP神經網絡模型預測所需電簾激勵電源電壓，在電極安全性與除塵效率前提性下，采用基于動態規劃算法動態調整電簾激勵電源電壓，為保證激勵電壓平緩出力，將不同階段電簾激勵電源電壓與除塵效率及工作能耗間優化問題看作激勵電壓的動態變化過程。與現有技術相比，本發明綜合考慮電簾激勵電源電壓對可靠性和除塵效率間影響，根據太陽能電池板表面灰塵累積量大小實時調節激勵電源電壓，以保障電簾工作可靠性，提升復雜氣候環境下的太陽能電池板表面除塵效率。

本發明授權一種行波電簾除塵控制方法在權利要求書中公布了：1.一種行波電簾除塵控制方法，其特征在于，包括如下步驟：S1：采集溫度T、濕度h、風速v、電簾工作頻率f、太陽能電池板表面單位面積積塵量m；S2：建立太陽能電池板表面顆粒清潔所需電壓的灰色GM1,N-BP神經網絡預測模型；S3：比較所述灰色GM1,N-BP神經網絡預測模型得到的預測電壓u1與電極安全電壓u0，如果u1≤u0，則激勵電源的電壓為u＝u1，否則，轉S4-S6，采用動態規劃算法，將激勵電壓約束在電極安全電壓范圍內，尋找除塵效率最大時的電壓值；灰色GM1,N-BP神經網絡預測模型的具體方法為：數列x0i表示為xnt，t＝1,2,…,N；n是某一組數據的編號，n＝1,2,…,6；x1t,x2t,…,x6t分別為預測電簾激勵電源電壓u、溫度T、濕度h、風速v、電簾工作頻率f、太陽能電池板表面單位面積積塵量m；經過灰色GM1,N預測模型后的數據序列記為ynt，n＝1,2,…,6，將yntn＝1,2,…,6歸一化處理后作為BP神經網絡訓練的樣本數據，其中，yntn＝2,3,…,6歸一化處理后的值為BP神經網絡輸入因子，y1t歸一化處理后的值為BP神經網絡輸出因子，即電簾激勵電源電壓；BP神經網絡預測模型的輸入層節點數為5，輸出層節點數為1，采用函數premrmax對樣本數據作歸一化處理，采用試算法確定隱含層節點的個數，選取當訓練與預測值誤差最小時的隱含層神經元個數作為模型的隱含層節點數；S4：當預測電壓u1u0，求得設定狀態變量，以電極安全電壓u0為初始規劃狀態，相鄰采樣時刻間激勵電壓變化量為Δu；S5：將初始規劃狀態u0代入狀態轉移方程，得出第k時刻的動態規劃狀態值，第k時刻的狀態轉移方程為： 其中，l為第k-1時刻的狀態值，a為電極寬度，b為電極間距，m0為初始狀態時刻太陽能電池板表面單位面積積塵量，Δm為第k-1時刻至第k時刻間太陽能電池板表面單位面積積塵變化量，η為第k-1時刻至第k時刻間的除塵效率，S6：將S5中得到的控制變量更新狀態轉移方程的數值，重復S5繼續下一次滾動優化，直至k＝Ts時結束，滾動優化結束后得到電簾激勵電源電壓為動態規劃全局最優解u＝u’。

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