光伏电站灰尘检测系统：光伏电站灰尘检测系统的进阶应用畅想

　　基于对光伏电站的灰尘检测系统的初步部署，我们主要的目的就是能够给运维的工作人员一个清清楚楚的“清洗的时机”而已。但其带来的“灰尘数据流”的连续性和准确性却使其的价值远远超出了仅仅能够触发一份清洗的工单的范畴。在数字化和智能化浪潮的席卷之下，光伏电站灰尘检测系统，已然不再只是孤立存在的工具，而是逐步蜕变成为电站智慧运维生态体系里一个至关重要的数据枢纽，进而释放出更为庞大的潜在能量。将其推广至更为广泛的超出传统的数据清洗的进阶应用场景中去。

　　采用将精准的“无人化”智能清洗的装备充分地驱动起来手段，有效地提高了清洗的工作效率和清洁的效果

　　但由于传统的清洗预警的发放还需要人工的派发、车队的调度等一系列的繁琐的工作，导致了清洗预警的有效性大打折扣。下一代所采用的运行模式，将会是"感知信息、做出决策、执行操作"这样一个闭环式的自动化流程。由光伏电站灰尘检测系统所生成的实时脏污分布图，像是那种利用多个传感器绘制出来的、覆盖整个电站的灰尘热力图，能够直接当作指令传达给：

　　凭借对智能清洗机器人的精准引导，能够将其的工作重点统一地导向损失最为严重的区域，对其所处的区域采取“对重点区域的深度清洁，对轻微的区域则快速的掠过”这样的差异化的策略，从而大大地提高了清洗的效率同时也大大地节水了。

　　通过对电站的全生命周期的全方位的赋能，实现了电站的各个阶段的全过程的全方位的全面的性能的优化和资产的健康的管理

　　以灰尘的损失数据为切入点的对电站的性能的分解分析，实质上就是对电站的各个部分的性能的分解分析，从而为电站的优化调配提供了可靠的依据

　　凭借对电站的多方面的细致的性能的评估，我们发现其所遭受的性能比的下降主要是由多种因素的共同作用所造成的。凭借对长期的同步监测灰尘的损失及其对总的损失的影响的精准的剥离，不仅可以更真实的评估出组件自身的衰减、逆变器的效率、遮挡等因素的影响，还能使我们的运维工作更有针对性。

　　通过对同一区域、同一型号的组件的灰尘损失的长期监测，对其灰尘损失的曲线与理论值或同组的其他组件的相比，若其长期都存在难以通过清洗的持续性的、较大的偏差，可能预示着该组件已经出现了早期的封装材料的老化、透光率的下降或内部的隐裂等问题。采用对光伏电站的灰尘检测系统的数据的精细的挖掘和分析手段，既可以为组件的健康状态提供一条早期的、间接的预警指标，也可以为组件的后期的更换、更换的决策提供重要的依据。

　　将其视为一台不停地向我们输出高质量的环境数据的“智能的数据节点”就豁然开了豁然开朗的想象的广阔的天地了。它可不单单是启动清洁运维流程的触发器，更是电站数字化资产中不可或缺的一部分。它就像一座桥梁，把物理形态的电站和数字世界紧密相连，让运维管理能够顺畅地延伸到更为广阔的商业领域以及社会应用当中。

　　由此我们可以初步的为系统的更大开放、数据的接口更标准，甚至更大的把“数据”作为核心的“动力”来与各大产业链的伙伴共同构建起以“数据”为驱动的、更高效、更协同的智慧的光伏新生态。但其对灰尘的探索和价值的揭露，终将使我们对灰尘的看法和对其带来的价值的认识都大大超越了对灰尘的简单的本质的认识和认可。