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针对光伏面板积灰、影响因素、积灰对面板转换效率的降低效应等问题，综述分析了国内外相关研究成果，总结提出了今后研究的主要方向。介绍了灰尘的来源及组成，着重综述了国内外关于光伏面板积灰形成过程及积灰引起的面板输出效率降低或太阳辐射透过率降低等研究文献，分析了面板倾角、风速风向、灰尘性质、环境湿度等主要因素对光伏面板积灰的形成和面板效率，太阳辐射透过率的影响。总结了基于灰尘性质、降尘、降雨等因素建立的积灰模型及其对面板效率的影响模型。介绍了目前常用的光伏面板清洁技术：电帘除尘和机械除尘。然后，总结了目前研究中存在的不足，并指出了今后应进一步加强积灰实验完整性、灰尘特性、积灰沉积机理、面板除尘清洁技术等方向的研究。徐州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。杭州水动力光伏清洗机厂家直销

随着光伏电站规模不断扩大，针对光伏组件表面清扫技术的研究力度也会不断增加，经过综合分析，未来光伏组件表面清扫技术将主要朝着以下几个方向发展。1.无水化我国西部地区是光伏电站主要建设地区，但是西部地区普遍水资源匮乏，沙尘较大，现有清洁方式大都要求有足够的水资源，难以满足西部地区的作业要求。有水清洁方式除了需要大量水资源，清洁成本较高外，在强光下光伏组件遇水易产生隐裂，会进一步导致光伏电站经济效益下降。2.智能化随着人工智能技术的不断发展，光伏组件清洁方式的智能化也将成为未来的一个发展趋势。目前，已有很多学者提出了如光伏电站智能运维系统、基于环境采集的清洗时间决策方法等概念。通过人工智能技术与光伏组件清洁技术的结合，未来，光伏组件清洁将会向着科学化、智能化继续发展。3.低功耗通过清洁光伏组件以提高光伏电站的经济效益。清洁功耗同时也是一个不可忽略的存在。从人工清洁到车载移动式清洁、到固定化喷淋清洁方式以及移动式光伏清洁机器人。清洁的成本、功耗都变得越来越小。以后，光伏组件的清洁将继续会朝着低功耗、低成本方向发展。半自动光伏清洗机定做价格安徽双动力双盘光伏清洗机哪家好，欢迎咨询浙江东泽能源科技有限公司。

随着光伏产业的蓬勃发展,光伏电站的后期维护和提高光伏发电效率的问题逐渐成为人们关注当日焦点。摘要：随着光伏产业的蓬勃发展,光伏电站的后期维护和提高光伏发电效率的问题逐渐成为人们关注当日焦点。光伏电池板积灰会明显降低光伏电池板的发电效率。为了提高光伏电站发电效率，针对灰尘会降低光伏电池板发电效率的问题，分析了灰尘的来源以及灰尘附着对光伏组件发电效率的影响。综合阐述了国内外现有的光伏组件清洁方式，并对各种方式优缺点进行对比分析。然后指出目前光伏清洁行业还存在的问题，对光伏组件清洁的发展方向及趋势进行了探讨。

影响光伏系统输出功率的因素有很多，如观测点、 大气状况、天空中的云量、光伏组件灰尘遮挡等，这些 因素决定了光伏组件接收到的辐射量， 进而影响光伏 组件的输出功率[8~10]。 同时，即使在已知辐射量的情况 下，其输出功率也不是一个确定值，也会受到温度、湿 度等因素的影响而变化。 为了对光伏组件衰减效率进 行评估， 本项目研究根据各光伏组件的出力与环境因 素的关系，利用光伏电站的历史运行数据，建立相关影 响因子**系统， **系统通过对数据的横向和纵向 比较，得出组件衰减效率，对组件厂家的产品质量提供 考核依据，并综合考虑其他因素，为是否开展清洗工作提供判断的依据。 上述功能的实现主要通过以下几部 分去完成。双动力双盘光伏清洗机哪家好，欢迎咨询我司。

2013年7月，下发《关于促进光伏产 业健康发展的若干意见》（国发〔2013〕24号），把扩大国 内市场、提高技术水平、加快产业转型升级作为促进光 伏产业持续健康发展的根本出路和基本立足点， 建立 适应国内市场的光伏产品生产、销售和服务体系，形成 有利于产业持续健康发展的法规、政策、标准体系和市 场环境。 2013~2015年， 年均新增光伏发电装机容量1000万kW左右， 到2015年总装机容量达到3500万kW 以上。随着光伏电站的陆续建设和装机规模的快速增 长，我国光伏电站在运行中逐渐出现大量问题，如光伏 发电光-电转换效率低、开发和转化成本偏高、运行控 制及维护困难和繁琐、故障点难以检测、效率衰减较难 计量等[1]。黄山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。山东水动力双盘光伏清洗机定做价格

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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。杭州水动力光伏清洗机厂家直销

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