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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。黄山双动力双盘光伏清洗机服务哪家好，欢迎咨询浙江东泽能源科技有限公司。山东自动光伏清洗机厂家报价

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。上海双盘光伏清洗机厂家直销江西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。

2积灰的影响因素大气灰尘在光伏面板上的沉积、附着和固结受到多种因素的影响，如面板倾角、风速风向、灰尘性质、环境湿度等等。2．1面板角度的影响Goossens掣53对沙漠地区光伏面板灰尘积累问题进行研究时发现灰尘在处于水平状态的面板表面的积累效应比较大。Salim等哺1在沙特阿拉伯地区进行24．6。固定角度的光伏面板积灰效应对比研究，8个月后，从未清理的面板输出功率比每天清理的面板降低了32％。然而，Hottel和Woertznl在多雨雪的美国波士顿地区进行为期3个月的倾角为300的光伏面板积灰对比实验表明积灰对面板性能的影响为4．7％。Garg[81在印度Roorkee地区进行的实验结果则显示：由于积灰的遮挡作用，450倾角的玻璃板在10天之后的平均透过率将会下降8％。

目前，常用的地面光伏阵列清洗方案主要有: 管道清洗方案、无管道清洗方案和自清洁玻璃方案。以上三种方案各有优缺点。管道清洁方案需在电站内部铺设输水管道，同时结合人力资源完成清扫，对水资源、地质施工条件有较高要求，且铺设费用较高; 无管道清洗方案通过借助洒水车，将清洁用水运至电站内部，通过压力喷头进行喷洒和清扫，本方案对水资源和光伏电站内部道路有一定要求; 自清洁玻璃方案，通过在光伏组件表面涂有特殊材料生成涂层，利用水和涂层的更强亲和力，水接触到玻璃材料后，迅速在其表面铺展成均匀水膜，在水膜重力作用下带走灰尘。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。

目前， 针对灰尘覆盖厚度对于电量影响较难量化 的问题，一般根据运维人员经验判断。 随机因素较大， 因此建立一套包含智能清洗**系统的维护系统，同 时对电站整体运行性能进行实时评价， 对于提高光伏 电站运行效率和运营管理水平具有重要意义。 1 智能清洗模型 光伏电站出力损失的计算， 由**系统数据库的 建立、**系统数据库的维护、获取**系统数据库的 输出功率、 光伏组件与光伏电站实时功率损失计算和 发电量损失计算五个阶段组成[7]。浙江光伏清洗机款式哪家好，欢迎咨询浙江东泽能源科技有限公司。上海光伏清洗机供应

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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。山东自动光伏清洗机厂家报价

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