随着光伏发电的普及，如何有效提升光伏电站的运行效率成为运营方关注的焦点。积灰是影响光伏阵列生产效率的主要问题之一，它不仅会阻挡光照，降低光伏组件的光电转换效率，还可能导致组件局部过热，从而影响其寿命。为了优化光伏电站的运营管理，迫切需要针对积灰问题开发科学的评估方法和清洗策略。
光伏阵列长期暴露在户外，容易因粉尘、鸟粪、树叶等积灰，导致透光率下降，影响工作电流和输出功率。此外，积灰引起的局部阴影效应可能导致“热点”现象，加速组件老化。这些问题会降低光伏电站的发电效率，并增加维护难度。
传统的人工巡查或无人机巡检方式对光伏阵列的积灰程度进行评估，不仅效率低，还难以及时、准确地反映实际情况。针对这一问题，微筑科技提出了一种基于气象数据和电站设备数据，结合机器学习算法的积灰评估模型。
积灰程度评估模型以电流、光照强度以及温度作为积灰程度评估特征量，基于GS-SVM 的阵列积灰程度评估模型能够准确的评估阵列积灰程度，并且不受其他故障干扰，可以从这些参数中提取出积灰程度的特征信息。这些算法通过大量的训练数据，学习积灰对光伏组件性能的影响模式，从而能够精确评估当前积灰的严重程度。相比传统的积灰检测方法，这种技术手段可以更高效、精准地识别积灰对发电性能的影响。
在积灰程度得到准确评估的基础上，确定何时进行清洗成为关键。清洗过于频繁会浪费资源，而清洗不及时则可能导致发电损失。为了优化清洗频率，提出了基于时间序列分析与优化算法的清洗时间推算方法。
● 功率预测推演：功率预测准确性是计算清洗收益预估的关键因子，而天气和辐照度是影响光伏功率预测的重要因素。结合LSTM和SARIAM模型的光伏功率预测方法能够显著提升准确性和实用性。LSTM模型处理复杂的非线性关系和长期依赖性，精准预测光伏功率的变化；SARIAM模型则擅长处理季节性和趋势性特征，特别适用于短期预测。通过整合两者的优势，混合建模既能捕捉长期趋势，又能提高短期预测的精度，为制定科学的清洗策略提供可靠依据，最大化发电收益并降低运营成本。
30 天内未清洗阵列积灰造成的
日发电量损失与第十天清洗带来的发电量增益
30 天内清洗时间不同积灰造成的
电量累计损失与清洗带来的电量增益
● 最佳清洗时间的选择：结合光伏阵列积灰分析模型与功率预测模型，利用清洗时间优化算法，通过模拟不同清洗时间点的发电量损失和清洗后的增益，最终计算出发电收益的最优清洗时间点。优化算法不仅考虑了天气变化对积灰的影响，还结合了不同清洗方案的成本效益分析，以确保清洗操作在经济上也是最优的。
● 清洗方式决策和评估：在清洗策略中，合理分配清洗力量与科学评估清洗效果是不可或缺的部分。通过大数据和智能算法，评估光伏阵列中不同区域的积灰程度，合理调配清洗资源，集中力量清洗积灰严重的区域，优化清洗效率。清洗后，通过智能系统对清洁效果进行量化评估，自动生成报告，分析清洗前后的发电效率和清洁度变化。
通过精确的积灰评估和科学的清洗时间推算，光伏电站可以显著提升其运营效率，减少因积灰造成的发电量损失。助力光伏电站运营方可以更加科学合理地安排清洗计划，既保证了电站的高效运行，又降低了运维成本，实现了经济效益和社会效益的双重提升。
微筑科技在光伏生产运维领域深耕数年，具有丰厚项目经验和前沿技术沉淀，微筑科技新能源管理平台以“新能源资产25年持续收益”为目标，基于云计算、物联网、大数据、AI智能等先进技术，提供资产全生命周期管理、资产运营降本提效的一体化智能运营平台，降低运营成本，提高发电效率，实现更好的经济效益。
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