TWI782254B - 太陽能發電電廠之汙染評估方法 - Google Patents
太陽能發電電廠之汙染評估方法 Download PDFInfo
- Publication number
- TWI782254B TWI782254B TW109103473A TW109103473A TWI782254B TW I782254 B TWI782254 B TW I782254B TW 109103473 A TW109103473 A TW 109103473A TW 109103473 A TW109103473 A TW 109103473A TW I782254 B TWI782254 B TW I782254B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- power generation
- solar power
- generation module
- evaluation
- standard
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Photovoltaic Devices (AREA)
Abstract
本發明提供一種發電電廠之污染評估方法,係包含:步驟1:在電廠
擇一位置設置一標準發電模組,其表面會持續保持清潔狀態,且該標準發電模組包含有光照感應器及控制部;步驟2:在該電廠中的至少一個其他位置設置評估發電模組,且該評估發電模組亦包含有光照感應器及控制部;步驟3:使用發電模組之額定發電功率Wp、光照量IR以及該標準發電模組與該評估發電模組之發電量En,並利用下述公式(1)來分別計算出該標準發電模組之發電效能百分比PR(0)與該評估發電模組之發電效能百分比PR(N):
步驟4:使用由上述公式(1)所計算出之該標準發電模組之發電效能百分比PR(0)與該評估發電模組之發電效能百分比PR(1)~PR(N),並利用下述公式(2)來計算出平均發電效能差異百分比(Average PR Gap,APG);
步驟5:將該APG數值與預先儲存於該標準太陽能發電模組的該控制部與該評估太陽能發電模組的該控制部的既有資料做比較,來評估該太陽能發電電廠廠區之污染程度。
Description
本發明係關於一種太陽能發電電廠之污染評估方法。
隨著太陽能發電的進展,太陽能發電模組逐漸被消費者廣泛應用。然而,環境因素對於太陽能電池模組之發電效率影響甚大,例如,氣候、季節、日夜等因素均會影響日照量。又,已知太陽能發電模組上的髒污或灰塵亦會對發電量造成相當大的影響。由於太陽能發電電廠具有至少千片以上的太陽能發電模組來進行發電,故此一影響放大至電廠規模時,所獲得的實際發電量與額定發電量將會產生極大的差異。
一般而言,由於考量到成本問題,在設置太陽能發電電廠的時候,通常只會在太陽能發電電廠的預定設置場所設置一個發電評估站,藉由該發電評估站所獲得的初步發電效能來評估該設置場所的預期發電量。另外,為了達到足夠的發電量,通常會在幅員相當遼闊的地域設置大量的太陽能發電模組,但由於太陽能發電電廠設置之前期僅係靠上述單一發電評估站所獲得之初步發電效能來進行評估,因此無法確切地反應出太陽能發電電廠整體的實際發電效能。
另外,此幅員遼闊的太陽能發電電廠中,可能存在各式地形地貌,該地形地貌亦會對太陽能發電模組的發電效能產生影響,例如灰塵、樹葉、砂土等髒污的污染物導致太陽能發電模組無法有效進行發電,而上述僅靠
單一發電評估站所獲得之初步發電效能並無法判斷究竟是在電廠的哪一處會有因地形地貌所致的影響,例如有較多污染物而需要進行清潔。再者,因該地形地貌的影響,特別是污染物導致之影響,電廠效能監控者並無法直接觀察到太陽能發電模組的污染物累積程度,而無法及時進行清潔等的反饋作業。
除上述設置單一發電評估站以外,還有一種使用太陽能發電校能模擬軟體(例如PVsystem)來進行太陽能模組之發電效能的模擬,以獲得該設置場所的預期發電量之方法。然而,此種方法亦無法確切地反應出在幅員遼闊的太陽能發電電廠中,各處之太陽能發電模組在各處受到各式污染物所污染的程度,而無法有效評估預期發電量。
由上述說明,便極需一種方法,來使電廠效能監控者能夠有效掌握太能發電電廠的污染狀況,以即時進行反饋處理作業。
本發明人有鑑於上述問題,乃積極著手從事研究開發,以期可提供一種太陽能發電電廠之污染評估方法,藉由此方法,便能評估出幅員遼闊之電廠中的各太陽能發電模組受污染物影響之程度,進而使電廠效能監控者能對污染物影響程度較大的太陽能發電模組進行反饋作業,以維持電廠的有效發電效能。本發明人經由不斷的試驗及努力,終於研發出本發明。
本發明提供一種太陽能發電電廠之污染評估方法,係包含:
步驟1:在太陽能發電電廠廠區擇一位置設置一標準太陽能發電模組,其表面會持續保持清潔狀態,且該標準太陽能發電模組包含有光照感應器及控制部;
步驟2:在該太陽能發電電廠廠區中的至少一個其他位置設置評估太陽能發電模組,且該評估太陽能發電模組亦包含有光照感應器及控制部;
步驟3:取得該標準太陽能發電模組與該評估太陽能發電模組之發電量,並利用下述公式(1)來分別計算出該標準太陽能發電模組之發電效能百分比PR(0)與該評估太陽能發電模組之發電效能百分比PR(N):
其中,PR:太陽能發電模組之發電效能百分比,En:發電量,Wp:太陽能發電模組之額定發電功率,IR:每單位面積之光照量;以及
步驟4:使用由上述公式(1)所計算出之該標準太陽能發電模組與該評估太陽能發電模組之發電效能百分比,並利用下述公式(2)來計算出平均發電效能差異百分比(Average PR Gap,APG);
其中,APG:平均發電效能差異百分比,PR(0):該標準太陽能發電模組之發電效能百分比,PR(1)~PR(N):該評估太陽能發電模組之發電效能百分比,N:該評估太陽能發電模組的設置數量;
步驟5:將該APG數值與預先儲存於該標準太陽能發電模組的該控制部與該評估太陽能發電模組的該控制部的既有資料做比較,來評估該太陽能發電電廠廠區之污染程度。
前述方法中,該既有資料可為使用發電效能模擬軟體所模擬出之模擬發電效能差異百分比。
前述方法中,該等標準太陽能發電模組及評估太陽能發電模組可使用單面式(monofacial)太陽能面板或是雙面(Bifacial)太陽能面板。
前述方法中,該等標準太陽能發電模組及評估太陽能發電模組可使用單面式(monofacial)太陽能面板或是雙面(Bifacial)太陽能面板。
前述之方法中,該光照感應器可與該等標準太陽能發電模組及評估太陽能發電模組一體設置,或是另體設置。
前述之方法中,該等標準太陽能發電模組及評估太陽能發電模組會彼此進行資料傳輸。
藉由本發明之方法,便能評估出幅員遼闊之電廠中的各太陽能發電模組受污染物影響之程度,進而使電廠效能監控者能對污染物影響程度較大的太陽能發電模組進行反饋作業,以評估該處是否有設置電廠的價值,並能在電廠設置後,針對各不同位置處之太陽能發電模組來維持有效發電效能。
10:標準太陽能發電模組
101:光照感應器
20:評估太陽能發電模組
201:光照感應器
100:太陽能發電電廠廠區
APG:平均發電效能差異百分比
PR:發電效能百分比
Wp:額定發電功率
IR:光照量
En:發電量
圖1係用以說明本發明之太陽能發電電廠之污染評估方法的工序圖。
圖2係使用本發明之太陽能發電電廠之污染評估方法來設置太陽能發電電廠一範例的圖式。
以下,便參照圖1及圖2來說明本發明之太陽能發電電廠之污染評估方法。圖1係用以說明本發明之太陽能發電電廠之污染評估方法的工序圖。圖2係使用本發明之太陽能發電電廠之污染評估方法來設置太陽能發電電廠一範例的圖式。
本發明之一種太陽能發電電廠之污染評估方法,係包含:
步驟1:在太陽能發電電廠廠區100擇一位置設置一標準太陽能發電模組10,其表面會持續保持清潔狀態,且該標準太陽能發電模組10包含有光照感應器101及控制部;
步驟2:在該太陽能發電電廠廠區100中的至少一個其他位置設置評估太陽能發電模組20,且該評估太陽能發電模組20亦包含有光照感應器201及控制部;
步驟3:取得該標準太陽能發電模組10與該評估太陽能發電模組20之發電量En,並利用下述公式(1)來分別計算出該標準太陽能發電模組10之發電效能百分比PR(0)與該評估太陽能發電模組20之發電效能百分比PR(N):
其中,PR:太陽能發電模組之發電效能百分比,En:發電量,Wp:太陽能發電模組之額定發電功率,IR:每單位面積之光照量;以及
步驟4:使用由上述公式(1)所計算出之該標準太陽能發電模組10與該評估太陽能發電模組20之發電效能百分比,並利用下述公式(2)來計算出平均發電效能差異百分比(Average PR Gap,APG):
其中,APG:平均發電效能差異百分比,PR(0):該標準太陽能發電模組10之發電效能百分比,PR(1)~PR(N):該評估太陽能發電模組20之發電效能百分比,N:該評估太陽能發電模組20的設置數量;
步驟5:將該APG數值與預先儲存於該標準太陽能發電模組的該控制部與該評估太陽能發電模組的該控制部的既有資料做比較,來評估該太陽能發電電廠廠區之污染程度。
以下,就本發明方法之各步驟加以詳細說明。首先進行步驟1,步驟1係在太陽能發電電廠廠區100擇一位置設置一標準太陽能發電模組10,其表面會持續保持清潔狀態,且該標準太陽能發電模組10包含有光照感應器101。具體而言,該標準太陽能發電模組10係除了包含有光照感應器101及控制部以外,還可包括但不限制於一太陽能面板以及清潔系統。該太陽能面板可為單面式(monofacial)太陽能面板或是雙面(Bifacial)太陽能面板。該光照感應器101可與該標準太陽能發電模組10一體設置,或是另體設置。在該太陽能面板為雙面太陽能面板的情況下,便會將該光照感應器101設置在該雙面太陽能面板的向光面及背光面上。另外,本案之光照感應器101在一態樣中係經常保持清潔狀態,以維持光照感應器之準確度。該控制部可將所取得之發電量En、計算出之太陽能發電模組之發電效能百分比PR、每單位面積之光照量IR等數據傳送至電廠效能監控者處之遠端電腦。
另外,該清潔系統可為例如水洗系統、氣體噴射系統、刮刷系統等能去除污染物的潔淨裝置。
接著進行步驟2,步驟2係在該太陽能發電電廠廠區100中的至少一個其他位置設置評估太陽能發電模組20,且該評估太陽能發電模組20亦包含有
光照感應器201及控制部。具體而言,該評估太陽能發電模組20係可依據太陽能發電電廠廠區100的地形地貌來平均分散設置,而在構造上,該評估太陽能發電模組20除了不具有清潔系統之外,其餘構件都與上述標準太陽能發電模組10相同。另外,該評估太陽能發電模組20會透過本身之控制部來與該標準太陽能發電模組10之控制部進行資料傳輸,而將在該評估太陽能發電模組20上所取得之發電量En、計算出之太陽能發電模組之發電效能百分比PR、每單位面積之光照量IR等數據資料傳送至該標準太陽能發電模組10。該資料傳輸之方式可以為有線傳輸或無線傳輸。該無線傳輸方式可以為紅外線、藍芽、射頻、微波、衛星傳輸等。
上述標準太陽能發電模組10與評估太陽能發電模組20皆會以能夠取得最佳發電效能的方式來加以設置,例如在該太陽能發電電廠廠區100中依據設置位置的地形地貌來調整該等太陽能發電模組之向光角度及高度等,以取得最佳發電效能。藉由如上述步驟1與步驟2般來設定該標準太陽能發電模組10與該評估太陽能發電模組20,便可取得該太陽能發電電廠廠區100中各位置的最佳發電效能。
接著,便進行步驟3。步驟3係使用太陽能發電模組之額定發電功率Wp、光照量IR以及該標準太陽能發電模組10與該評估太陽能發電模組20之發電量En,並利用下述公式(1)來分別計算出該標準太陽能發電模組10之發電效能百分比PR(0)與該評估太陽能發電模組20之發電效能百分比PR(N)。
本發明一範例中,係使用1個該標準太陽能發電模組10與3個該評估太陽能發電模組20作為範例來加以說明。其中,會以額定發電功率為300W之太陽能面板來作為該標準太陽能發電模組10與該評估太陽能發電模組20所使用之太陽能面板。之後,便在一時間區間取上述各太陽能發電模組之平均發電量來作為發電量En,例如在一日當中取上午9點到下午3點的時間區間內的平均發電量來作為該標準太陽能發電模組10之發電量En(0)與該評估太陽能發電模組20之發電量En(1)~En(3),例如En(0)為1200Wh、En(1)為1180Wh、En(2)為1130Wh、En(3)為1160Wh,光照量IR(0)為5kWh/m2、光照量IR(1)為5.1kWh/m2、光照量IR(2)為4.9kWh/m2、光照量IR(3)為5.3kWh/m2,而利用上述公式(1)來分別計算出該標準太陽能發電模組10之發電效能百分比PR(0)與該評估太陽能發電模組20之發電效能百分比PR(1)~PR(3),例如PR(0)為80.0%、PR(1)為77.1%、PR(2)為76.9%、PR(3)為73.0%。
接著,便進行步驟4,步驟4係使用由上述公式(1)所計算出之該標準太陽能發電模組10之發電效能百分比PR(0)與該評估太陽能發電模組20之發電效能百分比PR(N),並利用下述公式(2)來計算出平均發電效能差異百分比APG。
本發明一範例中,係使用上述標準太陽能發電模組10之發電效能百分比PR(0)與評估太陽能發電模組20之發電效能百分比PR(1)~PR(3)來計算出平均發電效能差異百分比APG,例如為5.4%。
接著進行步驟5,步驟5係將該APG數值與預先儲存於該標準太陽能發電模組10的該控制部與該評估太陽能發電模組20的該控制部的既有資料做比較,來評估該太陽能發電電廠廠區100之污染程度。其中該既有資料可為使用發電效能模擬軟體所模擬出之模擬發電效能差異百分比。
以下,便以上述範例之結果來說明本發明之效果。觀察上述公式(2),便可得知平均發電效能差異百分比APG的數值愈高,則代表太陽能發電模組受污染物影響之程度愈高,因而在標準太陽能發電模組10之發電效能百分比PR(0)與評估太陽能發電模組20之發電效能百分比PR(1)~PR(3)的落差愈大,便會導致平均發電效能差異百分比APG的數值升高,進而推測出太陽能發電模組受污染物影響之程度會愈高。反之,平均發電效能差異百分比APG的數值愈低,則代表太陽能發電模組受污染物影響之程度愈低而適於設置太陽能發電電廠。本發明一範例中所得到平均發電效能差異百分比APG係5.4%,而為較使用發電效能模擬軟體所模擬出之模擬發電效能差異百分比,例如2.3%要高,表示實際發電結果比起模擬結果損失要多,而有太陽能發電模組受污染物影響之程度較高之虞;亦或相較於以往的歷史發電量,例如1245Wh,本發明一範例之標準太陽能發電模組10與評估太陽能發電模組20之發電量En會較低,則表示實際發電量會比歷史發電量要低,而有太陽能發電模組受污染物影響之程度較高之虞。藉由上述一範例,便可判斷本發明一範例中的太陽能發電電廠廠區100並不適於設置太陽能發電電廠的地區,或是判斷發電狀況正處於異常狀態。
進一步地,還可利用此該標準太陽能發電模組10之發電效能百分比PR(0)的數值來與各該評估太陽能發電模組20之發電效能百分比PR(1)~PR(3)來進行比較,來特定出究竟是何處的該評估太陽能發電模組20會受污染物影響
之程度較高,本發明一範例中,該標準太陽能發電模組10之發電效能百分比PR(0)與各該評估太陽能發電模組20之發電效能百分比PR(1)~PR(3)分別為80.0%、77.1%、76.9%、73.0%,而可得知PR(1)與PR(2)會比較接近於PR(0),而PR(3)與PR(0)落差較大,因此便可得知PR(3)之該評估太陽能發電模組20之設置地點相較於其他地點會較容易受到污染物影響。藉此,便可使電廠效能監控者能針對該處是否適合設置太陽能發電模組進行評量,若受污染物影響之程度較高,則該處應不適合設置太陽能發電模組,或是需要進行額外清潔或是檢查。
此外,在本案之標準太陽能發電模組10與各評估太陽能發電模組20設置完成後,便會開始發電,而標準太陽能發電模組10與各評估太陽能發電模組20的各控制部便會分別記錄下各太陽能發電膜組所產生的電量,來作為標準太陽能發電模組10與各評估太陽能發電模組20的歷史發電記錄。之後,若是標準太陽能發電模組10與各評估太陽能發電模組20有發電異常的情況發生,便可利用該歷史發電記錄或是模擬軟體所模擬出之模擬發電效能進行比對,以找出問題點。
以上雖已參照圖式來詳細說明本發明較佳實施形態,但本發明不限於上述實施形態。本發明所述技術領域中具通常知識者應當可在申請專利範圍所記載之範圍內做各種變化,且可明瞭該等當然亦屬於本發明之技術範圍。
藉由本發明之方法,便能評估出幅員遼闊之電廠中的各太陽能發電模組受污染物影響之程度,進而使電廠效能監控者能對污染物影響程度較大的太陽能發電模組進行反饋作業,以評估該處是否有設置電廠的價值,並能在電廠設置後,針對各不同位置處之太陽能發電模組來維持有效發電效能。
步驟1:在太陽能發電電廠廠區擇一位置設置一標準太陽能發電模組,其表面會持續保持清潔狀態,且該標準太陽能發電模組包含有光照感應器及控制部
步驟2:在該太陽能發電電廠廠區中的至少一個其他位置設置評估太陽能發電模組,且該評估太陽能發電模組亦包含有光照感應器及控制部
步驟3:使用太陽能發電模組之額定發電功率Wp、光照量IR以及該標準太陽能發電模組與該評估太陽能發電模組之發電量En,並利用公式(1)來分別計算出該標準太陽能發電模組之發電效能百分比PR(0)與該評估太陽能發電模組之發電效能百分比PR(N):
步驟4:使用由上述公式(1)所計算出之該標準太陽能發電模組之發電效能百分比PR(0)與該評估太陽能發電模組之發電效能百分比PR(1)~PR(N),並利用下述公式(2)來計算出平均發電效能差異百分比(Average PR Gap,APG);
步驟5:將該APG數值與預先儲存於該標準太陽能發電模組的該控制部與該評估太陽能發電模組的該控制部的既有資料做比較,來評估該太陽能發電電廠廠區之污染程度
Claims (6)
- 一種太陽能發電電廠之污染評估方法,係包含:步驟1:在太陽能發電電廠廠區擇一位置設置一標準太陽能發電模組,其表面會持續保持清潔狀態,且該標準太陽能發電模組包含有光照感應器及控制部;步驟2:在該太陽能發電電廠廠區中的至少一個其他位置設置評估太陽能發電模組,其不具備清潔功能,且該評估太陽能發電模組亦包含有光照感應器及控制部;步驟3:取得該標準太陽能發電模組與該評估太陽能發電模組之發電量,並利用下述公式(1)來分別計算出該標準太陽能發電模組之發電效能百分比PR(0)與該評估太陽能發電模組之發電效能百分比PR(N):
- 如申請專利範圍第1項之太陽能發電電廠之污染評估方法,其中該既有資料係使用發電效能模擬軟體所模擬出之模擬發電效能差異百分比,或是以往的歷史發電量。
- 如申請專利範圍第1或2項之太陽能發電電廠之污染評估方法,其中該標準太陽能發電模組係具有清潔系統。
- 如申請專利範圍第1或2項之太陽能發電電廠之污染評估方法,其中該等標準太陽能發電模組及評估太陽能發電模組可使用單面式(monofacial)太陽能面板或是雙面(Bifacial)太陽能面板。
- 如申請專利範圍第1或2項之太陽能發電電廠之污染評估方法,其中該光照感應器可與該等標準太陽能發電模組及評估太陽能發電模組一體設置,或是另體設置。
- 如申請專利範圍第1或2項之太陽能發電電廠之污染評估方法,其中該等標準太陽能發電模組及評估太陽能發電模組會彼此進行資料傳輸。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW109103473A TWI782254B (zh) | 2020-02-05 | 2020-02-05 | 太陽能發電電廠之汙染評估方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW109103473A TWI782254B (zh) | 2020-02-05 | 2020-02-05 | 太陽能發電電廠之汙染評估方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TW202131265A TW202131265A (zh) | 2021-08-16 |
TWI782254B true TWI782254B (zh) | 2022-11-01 |
Family
ID=78282939
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW109103473A TWI782254B (zh) | 2020-02-05 | 2020-02-05 | 太陽能發電電廠之汙染評估方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
TW (1) | TWI782254B (zh) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105215034A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-01-06 | 上海许继电气有限公司 | 实现光伏电站太阳能电池板智能清洗的系统及方法 |
CN105932965A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-09-07 | 何旭 | 一种光伏电站系统效能的测量方法 |
US9564853B2 (en) * | 2012-11-21 | 2017-02-07 | Atonometrics, Inc. | Soiling measurement system for photovoltaic arrays |
TWI620945B (zh) * | 2017-04-14 | 2018-04-11 | Ukc Electronics H K Co Limited | Solar module performance monitoring equipment |
CN109039261A (zh) * | 2018-07-31 | 2018-12-18 | 江苏林洋新能源科技有限公司 | 光伏电站积灰智能判断方法 |
-
2020
- 2020-02-05 TW TW109103473A patent/TWI782254B/zh active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9564853B2 (en) * | 2012-11-21 | 2017-02-07 | Atonometrics, Inc. | Soiling measurement system for photovoltaic arrays |
CN105215034A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-01-06 | 上海许继电气有限公司 | 实现光伏电站太阳能电池板智能清洗的系统及方法 |
CN105932965A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-09-07 | 何旭 | 一种光伏电站系统效能的测量方法 |
TWI620945B (zh) * | 2017-04-14 | 2018-04-11 | Ukc Electronics H K Co Limited | Solar module performance monitoring equipment |
CN109039261A (zh) * | 2018-07-31 | 2018-12-18 | 江苏林洋新能源科技有限公司 | 光伏电站积灰智能判断方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
TW202131265A (zh) | 2021-08-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Alami et al. | Management of potential challenges of PV technology proliferation | |
US9154075B2 (en) | Solar cell module efficacy monitoring system and monitoring method therefor | |
US20180196901A1 (en) | Estimation of soiling losses for photovoltaic systems from measured and modeled inputs | |
US11143680B2 (en) | Estimation of energy losses due to partial equipment failure for photovoltaic systems from measured and modeled inputs | |
Sulaiman et al. | Real-time study on the effect of dust accumulation on performance of solar PV panels in Malaysia | |
CN109787552A (zh) | 一种光伏电站的清洗方法及系统 | |
Costa et al. | Impact of soiling on Si and CdTe PV modules: Case study in different Brazil climate zones | |
Schill et al. | Impact of heavy soiling on the power output of PV modules | |
Radonjić et al. | Investigation of fly ash soiling effects on solar modules performances | |
TWI782254B (zh) | 太陽能發電電廠之汙染評估方法 | |
Yadav et al. | Assessment of soiling impacts and cleaning frequencies of a rooftop BAPV system in composite climates of India | |
Ghodki | An infrared based dust mitigation system operated by the robotic arm for performance improvement of the solar panel | |
CN114118561A (zh) | 一种考虑积灰的光伏组件清洗方法及系统 | |
Warade et al. | Analysis of soiling losses for different cleaning cycles | |
Ahmed et al. | The effect of soiling and periodic cleaning on the performance of solar power plants in Ma’an, Jordan | |
AlDowsari et al. | Best practices for mitigating soiling risk on PV power plants | |
Makkar et al. | IoT based framework: mathematical modelling and analysis of dust impact on solar panels | |
JP2023018970A (ja) | 太陽光発電所の汚染評価方法 | |
Janiere Silva de Souza et al. | Analysis of the Characteristics and Effects of Soiling Natural Accumulation on Photovoltaic Systems: A Systematic Review of the Literature | |
Gao et al. | What's Wrong with my Solar Panels: a Data-Driven Approach. | |
CN114444901A (zh) | 一种光伏电站组件表面污染指数表征方法及系统 | |
Hicks | Wet and dry surface deposition of air pollutants and their modeling | |
Simiyu | Optimal Cleaning Strategy of Large-Scale Solar Photovoltaic Arrays Considering Non-Uniform Dust Deposition | |
Nabti et al. | Machine learning for predictive maintenance of photovoltaic panels: cleaning process application | |
Kumar et al. | Analyzing the impact of dust accumulation and different cleaning mechanism on efficiency of solar photovoltaic panel |