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1.2灰尘对光伏发电的影响1.2.1遮挡影响当灰尘落在光伏组件上，会对光线产生遮挡、吸收和反射等作用。其中较主要的是对光伏组件的遮挡作用。灰尘对光伏组件的遮挡作用会影响光伏电池板对光的吸收，从而影响光伏发电效率。有研究显示在相同条件下,清洁的电池板组件与积灰组件相比,其输出功率要高出至少5%,且积灰量越高,组件输出性能下降越大。1.2.2温度影响目前光伏电站大部分使用硅基太阳电池组件,该组件对温度十分敏感。灰尘积累在光伏组件表面，将会增大光伏组件的传热热阻,成为光伏组件上的隔热层,影响其散热。研究表明当太阳能电池温度上升1℃时,输出功率将会下降约0.5%。且电池组件在长时间阳光照射下,被遮盖的部分升温速度远大于未被遮盖部分,致使温度过高产生烧坏的暗斑，这种现象也称之为“暗斑效应”。在正常照度情况下,被遮盖部分电池板会由发电单元变为耗电单元,被遮盖的光伏电池会变成不发电的负载电阻,消耗相连电池产生的电力,此过程会加剧电池板老化,减少出力,严重时会引起组件烧毁。无锡半自动光伏清洗机产品质量哪家好，欢迎咨询浙江东泽能源科技有限公司。江西单头光伏清洗机厂家直销

三、设备使用说明1、清洗机组件使用前注意事项、连接调试及使用方法。Ø注意事项（1）为确保安全使用机器,使用前请认真阅读本说明书,以防止因使用不当而产生的意外事故和不必要损失；（2）根据安全用电规程,使用机器时,必须仔细核对供给电源,确保供给电压范围在机器额定电压±10V以内,供给电流不小于机器额定电流；（3）使用机器时必须安全接地,电源必须安装漏电保护开关.务必用带接地线的插座与之相配,不使用时应切断电源；（4）使用机器时,用户不得擅自改动原产品上的“不可重接插头"；金华光伏清洗机常州光伏清洗机价格哪家好，欢迎咨询浙江东泽能源科技有限公司。

摘要： 提出了一种光伏电站智能清洗计算模型与方法。 利用光伏电站的历史运行数据建立光伏组 件清洗前后发电出力的**数据库，基于该数据库建立智能清洗**系统，将光伏组件清洗后的实测辐 照度代入该模型，计算得出光伏组件以及该光伏电站的实时功率损失及在某时间段内损失的发电量，计 算出光伏组件效率。 通过利用现场数据模拟计算，验证了该计算模型与方法的有效性，可对浮尘原因造 成的光伏电站出力损失做出准确计算。 该方法既可提高光伏电站的运行管理水平，还可为光伏电站运营 维护提供准确的数据支持。

2．3灰尘性质的影响光伏面板积灰效应具有明显的区域敏感性，即不同区域的气候条件、环境因素等决定了其灰尘具有不同的性质和特点。Neil等在研究沙漠地区的层级积沙对太阳辐射的遮挡作用时，采用颗粒直径为(170+20)mm的SiO：沙粒在倾斜玻璃面板上进行堆积和承沙实验。Kaldellis等[2¨认为灰尘中常见的颗粒来源于红土、石灰石和灰烬。Sulaiman等恤1则使用干土和滑石粉模拟大气灰尘进行光伏面板积尘实验。Haeberlin和Graf等∞1做了有关混合轻工业区、林区和农场的光伏面板特性测试，测试结果显示由于生物质(鸟粪、花粉等)的沉积作用使得光伏系统的能量输出减少了8％～10％。Hegazy等m1对暴露在埃及的某强污染农业区的倾角为00、300、900的清洁玻璃平板进行试验，30天后的太阳辐射透过率分别损失了27％、17％和3％。但未进行该地区灰尘的成分分析研究。Goossens等∞1的实验所使用的灰尘包含95％的粉尘(直径2灿m～63trm)和5％的粘土(直径<2斗m)，平均直径30“m，其大小非常接近大气灰尘颗粒。HaiJiang等进行的实验采用的模拟大气灰尘直径范围为I¨m一100肛m，其中直径20trm的灰尘比重为74％，灰尘密度为2．65g／cm3。广州半自动光伏清洗机售后服务哪家好，欢迎咨询浙江东泽能源科技有限公司。

前两种方案对水资源、电厂内部施工条件或道路条件有较高要求，第三种方案则成本较高且对降水量有较高要求。由于我国西部地区属于干旱少雨、风沙频发的自然环境，因此以上三种方案均不适用于我国西部大型光伏电站。目前我国西部大型光伏电站一般采用人工清洗法，劳动强度大，工作效率低，无法满足大型光伏电厂对光伏组件的清洗要求，且清洗成本较高。

市场上常见自动清洗机一般应用于地面卫生清扫和玻璃擦洗。地面卫生自动清扫机只能在水平地面上移动，并清扫地面上的灰尘和体积较小的垃圾; 玻璃自动清洗机，可在竖直玻璃面上自由移动，并在移动过程中完成对玻璃的擦洗任务。 南京半自动光伏清洗机售后服务哪家好，欢迎咨询浙江东泽能源科技有限公司。舟山单头光伏清洗机厂家直销

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清洗有效时间之外所采样数据。一般情况下，为了能够 更多的记录清洗有效时间内数据，取Ts1<Ts2，TN可以根 据实际需要进行选择。 建立完成相关影响因子**系统数据库后， 需对 其各个参数字段进行训练优化，如Giα、Giβ、Gjα、Gjβ。 （1）对Giα、Tiβ训练优化 采用清洗有效时间TN内的数据作为训练数据，每 次对光伏组件进行清洗后， 都需要对其再次进行训练 优化。 按照下面公式对Giα、Giβ进行优化。 Pi+2-Pi=（Gi+2-Gi）×G（i+2）α-（Ti+2-Ti）×T（i+2）β （1） Pi+2-Pi+1=（Gi+2-Gi+1）×G（i+2）α-（Ti+2-Ti+1）×T（i+2）β （2） 式中 T1，Ti+1，Ti+2－TN内的数据任意三个相邻时间点内 数据。 （2）对Gjα、Tjβ训练优化 采用M小时这段时间的数据作为训练数据， 一般 情况下可以取M=N。 训练优化方法与（1）中方法类似， 这里不再赘述。江西单头光伏清洗机厂家直销

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