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摘要：本发明提供了一种用于光伏电板清洁的利润分析系统及方法，通过基于光伏电板的历史信息矩阵，利用光伏电板预测模型，获取得到光伏电板的未来太阳辐射量和未来性能比系数，为光伏电板利润分析计算提供可测量且具有代表性的检测参数，基于光伏电板的利润相关参数，建立针对于光伏电板的利润模型，为光伏电板利润分析计算提供准确预测的利润模型，基于光伏电板的未来太阳辐射量和未来性能比系数，利用利润模型，得到光伏电板清洁的利润曲线，实现对光伏电板清洁所带来的利润情况的确定，最终基于光伏电板清洁的利润曲线，设计得到对光伏电板清洁的清洗周期，实现制定合理的光伏电板清洁计划。

主权项：1.一种用于光伏电板清洁的利润分析系统，其特征在于，包括：预测模块，用于基于光伏电板的历史信息矩阵，利用光伏电板预测模型，获取得到光伏电板的未来太阳辐射量和未来性能比系数；模型构建模块，用于基于光伏电板的利润相关参数，建立针对于光伏电板的利润模型；利润分析模块，用于基于光伏电板的未来太阳辐射量和未来性能比系数，利用利润模型，得到光伏电板清洁的利润曲线；周期确定模块，用于基于光伏电板清洁的利润曲线，设计得到对光伏电板清洁的清洗周期；所述预测模块，包括：矩阵构建单元，用于获取光伏电板的历史发电数据，并基于所述历史发电数据构建得到历史信息矩阵；预测单元，用于基于所述历史信息矩阵，结合光伏电板发电的未来环境，利用预测模型对光伏电板的未来太阳辐射量和未来性能比系数进行预测；所述预测单元，包括：曲线确定单元，用于基于所述历史信息矩阵，得到天气信息矩阵，温度信息矩阵和清洁记录信息矩阵，并确定历史信息矩阵对应的历史太阳辐射曲线，并分别建立历史太阳辐射曲线与天气，温度和清洁记录的曲线对应关系；权重分析单元，用于将温度信息矩阵和清洁记录信息矩阵作为无关矩阵，分析天气信息矩阵对历史太阳辐射曲线的影响特征，得到天气权重，将天气信息矩阵和温度信息矩阵作为无关矩阵，分析清洁记录信息矩阵对历史太阳辐射曲线的影响特征，得到清洁权重，将天气信息矩阵和清洁记录信息矩阵作为无关矩阵，分析温度信息矩阵对历史太阳辐射曲线的影响特征，得到温度权重；曲线加权单元，用于基于天气权重，温度权重和清洁权重，分别对历史太阳辐射曲线与天气，温度和清洁记录的曲线对应关系进行加权处理，得到对应的加权曲线对应关系；模型建立单元，用于基于历史太阳辐射曲线与天气，温度和清洁记录的加权曲线对应关系分别对对应的初始神经网络模型进行参数调整，得到天气，温度和清洁记录对应的目标神经网络模型；整合单元，用于将天气，温度和清洁记录对应的目标神经网络模型的神经网络结构进行整合，得到太阳辐射量预测模型，将光伏电板发电的未来环境输入太阳辐射量预测模型中，得到未来太阳辐射量；预测单元，用于基于清洁记录信息矩阵与历史太阳辐射曲线之间的加权曲线对应关系，得到性能比预测模型，将光伏电板发电的未来环境输入性能比预测模型中，得到未来性能比系数；所述矩阵构建单元，包括：划分单元，用于按照时间特征对历史发电数据进行划分，得到多个时间特征数据组，按照数据属性对历史发电数据进行划分，得到多个属性特征数据组；权重确定单元，用于基于时间特征对光伏电板未来发电的影响情况，确定每个时间特征数据组的时间权重，基于数据属性对光伏电板未来发电的影响情况，确定每个属性特征数据组的属性权重；数据匹配单元，用于将时间特征数据组和属性特征数据组中的历史发电数据进行匹配，根据匹配结果，建立初始信息矩阵；加权分析单元，用于将时间权重和属性权重在初始信息矩阵中进行加权分析，得到历史信息矩阵。

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