光伏发电灰尘监测系统：科学运维的智慧大脑

　　就光伏电站的日常运营而言，更为棘手的难题便是“何时该清洗组件”，事实上，对于大多数的光伏电站而言，均未能对其组件的清洗作出明确的指南。不及时地对电池的充电排空都会造成不小的浪费或损失，延迟的清洗就更是如此，如果电池的电量到了最低的3.0V左右就不再充电了，也就是说即使再充电也达不到正常的工作电压了，此时的电池就相当于是“死”了，只能扔了。伴随光伏发电灰尘监测系统的逐步应用，将我们从长期的对电站的运维的决策由经验的主导转变为以数据的主导，从而为电站的运维工作真正的“开启了智慧的大脑”。

　　基于将臆断的经验判断推向数据的驱动下，我们不仅能更好地超越传统的决策模式,还能在不断的数据的驱动下,使我们的决策更为科学、更为准确

　　但传统的运维却往往是固定的周期性的清洗策略，终究难以真正地把握到灰尘的积累速度的动态变化.。凭借对污染的比例(如SR等数据的持续的采集)将灰尘的不良状况量化为对应的发电量的直接的损失值，使得运维的工作人员对灰尘的积累的规律和趋势都有了清晰的了解。但当系统的污染指标接近了设定的警戒线，我们就能通过即时的预警提示，及时地启动相应的清洗程序，真正做到“有理有据的去干就干”，避免了盲目地乱动一通。

　　智慧大脑的决策过程

　　通过对实时的数据采集和对其深入的趋势分析，我们不仅能准确地反映出当前的污染状态，还能通过对灰尘的覆盖速率、均匀度等的深入的分析，对未来的污染的积累趋势做出较为准确的预测。

　　通过内置的智能算法及对环境的温度、湿度、辐照度等多种参数的综合分析及对气象的预报等信息的综合考虑，将可将清洁的阈值的设定更加的科学合理的实现了。

　　但随之而来的又是一系列的“痛点”：一旦监控系统的预设阈值被触发，它就不仅仅能发出简单的预警，而是能通过内置的物联网的管控模块，对清洁的机器人或其它的物联设备实施常开常闭、循环的控制、时间的控制、甚至对人工的控制等四种模式的联动，将原本的清洁任务都形成了一个完整的“监测-决策-执行”的闭环。

　　创造显著的经济效益

　　借助将光伏发电灰尘监测系统的运维融入日常的管理中，我们不仅能实现对其的高效的管理和维护，还能带来直接的经济收益。依托于对1GW的大型电站的系统投运，将固定的45天的清洗周期一改“按需”的工作模式，就可将无效的清洗高达12次的浪费降至零，所节省的水、人工与车辆的费用也可高达约1200万元。而随着灰尘的覆盖时间的不断缩短，全年的发电量也就能相对的得到约2.1%的提升按目前的上网电价计算，能带来增量的收益就超过3000万元了。通过对光伏发电灰尘监测系统的应用不难看出其作为电站的“智慧大脑”具有着举足轻重的优越价值.。

　　实践中的优化部署

　　但对大型电站的园区内不同区域的污染率的存在的明显的差异就使得其遵循了IEC61724-1的标准的多点部署就更为重要了。依托于对电站的不同部位如中部、边缘等的监测，光伏发电灰尘监测系统不仅能对整个电站的灰尘的分布图的绘制，而且也能对运维团队的针对性地对电站的灰尘的清洁工作提出了更为具体的指导，对电站的资源的进一步的优化的分配起到了较好的推动作用，从而更大地提高了整体的清洁的效率。

　　采用对光伏发电灰尘监测系统的部署手段，我们不仅能在激烈的市场竞争中为自身的光伏电站实现了“降本增效”的实质性体现，也为自身的光伏电站带来了“提升核心竞争力的”新的动力和活力.。