杨 旭，易 坤，杨 浪

(中国电建集团贵州工程有限公司，贵阳 550003)

0 引言

光伏发电是通过将照射到光伏组件上的太阳辐射转换为直流电来发电的方式。由于单块光伏组件转换的直流电的电压较低，所以需要将一定数量的光伏组件串联，形成高电压，然后通过逆变器转换为一定频率的正弦交流电注入到电网，进而为客户提供绿色清洁的电力。

随着全球光伏行业的竞争日益激烈，为了提高光伏电站的发电量，降低光伏电站的度电成本，对光伏电站的设计及设备的要求越来越高，光伏电站的设计必须从精细化、定制化出发。影响光伏电站发电量的因素众多，不同因素之间的相互影响及其交互影响极其复杂。由于每一项系统损失都将直接反映到光伏电站的发电量损失中，因此以往的研究大多是针对光伏电站单一的系统损失。

本文引入粗糙集，在粗糙决策模型的基础上，采用遗传算法对光伏电站发电量属性和属性值的约简进行了诊断，以此来寻找光伏电站发电量的主要影响因素。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局的优化搜索算法，具有广泛适用性。本研究选取了8个参数作为条件属性，建立了光伏电站发电量的诊断模型，通过计算分析，得到了影响光伏电站发电量的决策规则，为寻找光伏电站发电量的主要影响因素提供了一种新的方法。

1 粗糙集的原理和遗传算法优化的粗糙集

1.1 粗糙集的基本原理

在模型设计过程中，由于存在较多的干扰因素，众多因素联合进行优化设计的过程复杂且计算量大。……