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关于光伏电站智能清洗模型及实例探究

摘要：对于光伏电站来说，定期清理灰尘可以为组件发电情况

予以相应保障，但在清洗过程中需要耗费诸多成本与人力。为了从

根本上确保光伏电站组件清洗效果，并适当降低光伏电站组件的清

洗成本，光伏电站需要将重点放在智能清洗模型上，通过智能清洗

模型达成最终目的。基于此，本文以光伏电站智能清洗为基础，先

行表明光伏发电站组件表面积灰的实际影响、现存问题以及清洗方

式，继而探究光伏电站智能清洗模型的构建，最后以某发电站为

例，提出智能清洗模型的应用效果。

关键词：光伏电站；智能清洗模型；应用实例

前言：近几年，光伏能源逐渐变成主要能源之一，主要因为其

具备一定清洁效果，还能降低能源消耗对于环境、人体等多方面的

危害，但由于光伏能源无法通过人力进行控制，所以维护过程难度

较大。目前，我国光伏电站数量持续增多，各种问题也随之开始不

断出现，其中最为严峻的问题之一便是灰尘清洗，大量灰尘会降低

组件运转效率，限制组件的发电效果，所以大部分光伏电站都会定

期清洗组件上的灰尘，但清洗过程需要耗费一定时间和成本，这样

光伏电站的经济效益就会有所降低，因此，光伏电站需要将智能清

洗构建作为首要任务。

1.光伏发电站组件表面积灰的综合概述

1.1表面积灰的实际影响

根据光伏电站工作人员的描述，目前光伏阵列除尘存在以下问

题:(1)在除尘过程中，经常出现光伏阵列输出下降，P-V特性曲线

波动，MPPT算法失效等一系列降低光伏发电效率的现象。(2)在自

然条件下光照强度和温度大致相同的连续两天，光伏阵列发电量存

在显著差异，这使得运维人员无法根据光伏阵列的输出衰减来判断

光伏阵列表面积尘造成的输出损失，从而建立合理的除尘周期。(3)

光伏阵列表面积尘和局部遮阳会导致光伏阵列输出衰减。光伏组件

表面的积尘会显著影响光伏阵列表面的光照强度，导致光伏阵列输

出波动。同时，在积灰状态下模块表面的光照强度衰减导致发电效

率下降，这与局部遮光状态非常相似，使得光伏电站运维工程师无

法准确判断哪个因素是发电量下降的主要原因。因此很难确定合理

的组件清洗时机，造成巨大的经济损失。

1.2表面积灰的现存问题

虽然大部分光伏电站非常重视组件表面积灰的清理，但由于自

身资金和技术的限制，并没有非常有效的清理积灰的方法。设定清

洗周期为一个月，没有根据部件积尘量制定合理的清洗周期。这不

仅会导致光伏组件因积灰过多而造成不必要的发电效率衰减，还会

导致整个光伏电站因积灰过多而导致发电效率下降，造成电厂效益

损失。严重情况下，光伏组件会发生不可逆转的损坏，甚至发生火

灾等重大生产事故，造成严重损失。与此同时，光伏电站工作人员

提出，在除尘维护过程中，光伏阵列的输出经常波动，呈现多个局

部峰值的状态，这也会造成一定数量的发电量衰减。通过进一步的

调查，我们了解到这种不科学的管理和维护方式在光伏电站中普遍

存在。因此，解决目前光伏电站除灰方式和除灰循环安排不合理，

对提高除灰效率、降低除灰成本、提高发电效率、增加电厂收益无

疑具有重要的研究价值和现实意义。

1.3表面积灰的清洗方式

目前，常见的组件表面清灰方式有三种，详情如下图所示：

图1：光伏组件积灰清理方式

其中，在部件表面安装自洁覆盖材料、安装自动除尘设备和安

排人工除尘都可以达到有效除尘的目的，但也有其自身的问题。安

装在组件表面的自洁覆盖材料技术条件不成熟，成本较高，无法在

常规光伏组件中使用。据相关研究，电刷等自动除尘设备的安装对

于一般的屋顶光伏来说是比较实用的，但是当它应用到光伏电站

时，也会使安装维护成本过大，在现有条件下很难推广。因此，绝

大多数光伏电站采用第三种安排人工除尘的方式来清洁光伏组件的

表面。

2.光伏发电站智能清洗模型的构建

2.1发电能力计算

引入光伏发电组件的日发电能力的基本概念,将组件发电能力统

一定义描述为:同一光伏环境下,组件中的日理想利用发电量与日实

际利用发电量的绝对比值。设某一特定时刻辐照度为G_M0,通过快

速读取电站发电数据,可以得到该辐照度下的实际发电功率值为P。

由于每次回归处理模型计算中的每个参数数值是根据最近一次进行

清洗处理周期里的测量数据计算得到,因此,k、b的线性数值关系是

在不断上下变化的,即每次进行清洗后,辐照度与理想发电系统功率

的两种线性数值关系都应该是不同的，理想辐照