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专家系统的维护系统，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， 由专家系统数据库的 建立、专家系统数据库的维护、获取专家系统数据库的 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]。衢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。杭州双盘光伏清洗机价格查询

在火星上，风暴席卷着微小的尘埃布满了整个火星表面，细小的微尘被吹浮到数千米的高空，并悬浮数月之久。这些微尘积聚在光伏面板表面上将降低其转换效率，影响航天设备的正常供电和工作。据火星探路者测试，积聚和粘附微尘使光伏面板的转换效率每个火星日下降约0．28％。据此估算，2年后光伏面板的电性能下降将大于22％№3¨。故而在航天领域必须考虑光伏面板表面的积灰去除问题，一般采用较为成熟的电帘除尘技术。1967年NASA为了解决Apollo计划中的太阳能电池板除尘问题，提出了电帘除尘概念胁】。温州单头光伏清洗机定做价格江苏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。

1.3 组件清洗与否评估 计算由于灰尘所导致的功率的减少值， 为智能维 护中智能清洗专家提供参考依据。 选取某个清洗有效时间TN内的数据， 可取该TN内 数据字段中的辐照度的平均值作为参照辐照度， 该TN 内数据字段中的温度值的平均值作为参照温度值。即： Gref= × Gi TN×60Ts1 （3） 式中 Gref —参照辐照度； Tref —参照温度， Gref= N× Ti TN×60Ts1 （4） 计算该TN内数据率参数的相对参照辐照度 Gref、参照温度Tref的参照功率P。 对于该TN内的所有数据， 选取辐照度与Gref差值的 值小于εG， 并且温度与Tref的差值的值小于εp 的所有功率值Pm，取其平均值作为参照功率P，其中εG、 εP设置遵循以下原则： （1） εG、εP尽可能的小，不应超过一定限值εM，εM可 以根据需要进行选取。 （2） εG、εP选取应该尽量使Pm存在，若Pm不存在，重新优化算法，选取新的Gref、Tref。 接下来选取该清洗有效时间与下一清洗有效时间 之间的数据，进行计算。由于计算时间区间介于两次清 洗有效时间之间， 因此可以不考虑产品质量性能下降 对功率损失的影响。 ΔP=P-（Pt+（Gt-Gref）×Gjα-（Tt-Tref）×Tjβ） （5） 式中 Pt —设某一时间点t时刻采样数据率值； Gt —辐照度； Tt —温度； ΔP —由于灰尘导致的功率损失。

1.1灰尘来源及特性分析灰尘是由悬浮在空气中的微粒所组成的不均匀分散体系。灰尘颗粒的直径一般在百分之一毫米到几百分之毫米之间,灰尘按粒径的大小大致可分为两种:粉尘和凝结固体烟雾。粉尘是由于物体粉碎而产生和分散到空气中的一种灰尘;凝结固体烟雾是物质在燃烧、升华、蒸发和凝聚等过程中形成的。灰尘颗粒其粒径一般在0.1~1μm。小于10μm的悬浮粒子(PM10),即被认定有害于人体;小于2.5μm的细颗粒物(PM2.5),可穿透肺泡直达血液。大气灰尘的来源和组成因所处的地理位置、气候条件、季节和人类活动等不同而差异较大,如沙漠地区的大气灰尘主要来源于沙土、红土和沙粒,而城镇环境中的大气灰尘则含有大量的来自于建筑材料的石灰石、汽车尾气排出的碳化物以及织物纤维。人类活动对颗粒物的贡献巨大,空气流动是颗粒物扩散和迁徙的动力,也是光伏组件灰尘效应发生的重要动力学因素。东台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。

5．3加强对积灰沉积机理的研究光伏面板积灰按其附着／固着形式可以分为干松积灰和粘结积灰。干松积灰形成于自然降尘的物理过程，灰尘颗粒松散，在风的作用下容易去除。粘结积灰则是由雨露、油烟等因素的作用使得灰尘颗粒吸附于面板表面，并进一步吸附空气中的颗粒，形成坚硬或粘性的结晶外壳。随着时间的推移，粘结积灰的厚度、粘性或硬度将越来越大，需要外力强制去除。对于光伏面板而言，粘结积灰对输出功率的影响更大并且更久远。为了洞悉粘结积灰形成机制、对光伏面板出力影响的作用机制以及去除方法，需要对粘结积灰的形成过程和特性进行深人的探索，即进行积灰的沉积机理研究。双动力双盘光伏清洗机哪家好，欢迎咨询我司。安徽双盘光伏清洗机参考价

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1.1 数据的处理 实际测量中发现，温度升高1℃，光伏电池的输出 电压降低大约0.5%。 在白天光伏电池工作的时间范围 内，温度变化不大，输出电压变化小，所以光伏电站的 输出功率归根结底主要由太阳辐射强度影响。 导入各 个光伏组件支路的电流、电压以及光伏组件温度、安装 方式、辐照度等数据，对数据进行筛选，剔除数据坏点。 对光伏电站中相邻光伏组件的测量数据进行一致 性检验，步骤如下： （1）用两两比较法构造判断矩阵，对每一层次各指 标进行相对重要性判断，用数值表示并写成矩阵形式， 把第i个指标对第j个指标的相对重要性的估计值记做 Xij，判断矩阵形式。 （2）计算权向量并做一致性检验。计算判断矩阵比较大特征根及其对应的特征向量，并利用一致性指标、随 机一致性指标和一致性比例做一致性检验。 若检验通 过，特征向量即为权向量。 若一致性检验不通过， 则依据相邻光伏组件相似 性准则，参考光伏组件历史数据，将当前数据进行关联 并修正，避免光伏组件测量装置失效造成的误差。杭州双盘光伏清洗机价格查询

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