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2018年全球光伏新增装机达到109GW，成为全球增长速度较快的能源品种。截至2018年5月，中国并网光伏装机容量已经超过1.4亿千瓦，光伏发电在推动中国能源转型发展中发挥了重要的作用。随着全球太阳能光伏装机容量不断增大，后期运维问题逐渐凸显。由于气候、环境等因素的影响，光伏组件表面容易积灰，而“灰尘”是影响太阳能光伏发电系统效率的一个重要的因素，波士顿大学的·马札姆达博士研究发现，每平方米若有4.05g的灰尘层就会使光伏组件的光电转换效率下降40%。资料显示，每年一个300兆瓦的太阳能发电厂因尘土覆盖的损失至少达360万美元。光伏组件积灰，严重影响发电效率，产生热斑效应，缩短组件寿命。黄山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。江苏水动力光伏清洗机价格查询

2．3灰尘性质的影响光伏面板积灰效应具有明显的区域敏感性，即不同区域的气候条件、环境因素等决定了其灰尘具有不同的性质和特点。Neil等在研究沙漠地区的层级积沙对太阳辐射的遮挡作用时，采用颗粒直径为(170+20)mm的SiO：沙粒在倾斜玻璃面板上进行堆积和承沙实验。Kaldellis等[2¨认为灰尘中常见的颗粒来源于红土、石灰石和灰烬。Sulaiman等恤1则使用干土和滑石粉模拟大气灰尘进行光伏面板积尘实验。Haeberlin和Graf等∞1做了有关混合轻工业区、林区和农场的光伏面板特性测试，测试结果显示由于生物质(鸟粪、花粉等)的沉积作用使得光伏系统的能量输出减少了8％～10％。Hegazy等m1对暴露在埃及的某强污染农业区的倾角为00、300、900的清洁玻璃平板进行试验，30天后的太阳辐射透过率分别损失了27％、17％和3％。但未进行该地区灰尘的成分分析研究。Goossens等∞1的实验所使用的灰尘包含95％的粉尘(直径2灿m～63trm)和5％的粘土(直径<2斗m)，平均直径30“m，其大小非常接近大气灰尘颗粒。HaiJiang等进行的实验采用的模拟大气灰尘直径范围为I¨m一100肛m，其中直径20trm的灰尘比重为74％，灰尘密度为2．65g／cm3。杭州水动力双盘光伏清洗机黄山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。

设备维护及故障排除步骤1.设备日常维护保养①在使用过程中，清洗机喷嘴可能会因水中的杂质产生堵塞；当发生堵塞时，打开清洗机上盖，用针插入喷嘴通入即可；如下图所示②设备运行中有金属撞击异响发生时，请立即停止作业，此问题可能因变速箱内齿轮磨损导致，请及时寄送至我司售后维修点检修更换。③冬天使用设备后，请排空设备管道内积水，以免出现冰冻损坏设备；④高压水泵故障及排除

故障原因排除方法电机不启动或运行自动停机1.无电或插座不良；2.开关损坏；3.连杆咬偏心轴1.检查电源插好插头；2.更换或修理；3.拆下风罩，用手转动，有不均匀感且仍不能启动时，应拆修；

摘要： 提出了一种光伏电站智能清洗计算模型与方法。 利用光伏电站的历史运行数据建立光伏组 件清洗前后发电出力的**数据库，基于该数据库建立智能清洗**系统，将光伏组件清洗后的实测辐 照度代入该模型，计算得出光伏组件以及该光伏电站的实时功率损失及在某时间段内损失的发电量，计 算出光伏组件效率。 通过利用现场数据模拟计算，验证了该计算模型与方法的有效性，可对浮尘原因造 成的光伏电站出力损失做出准确计算。 该方法既可提高光伏电站的运行管理水平，还可为光伏电站运营 维护提供准确的数据支持。浙江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。

目前由于技术手段有限， 各因素对光伏电站发电 量的影响较难量化，电站故障维修通常为事后维护，检 修方法和标准落后、粗放，效率衰减无法评估，主要原 因有：1）目前除发电量外，光伏阵列系统效率、光伏阵 列平均故障间隔时间等指标大多为人工统计计算，且 各指标计算时，人为因素对于数据的可靠性影响较大； 2）光伏电站发电量与太阳能资源有直接关系，但太阳 能具有能量分散（能量密度低）、能量不稳定、能量不连 续等缺点， 这些因素给光伏电站性能和故障评价造成 很大困难， 光伏电站运营管理水平与运营维护技术水 平难以客观评价；3） 由于影响发电量的因素较多且难 以评价， 灰尘覆盖厚度对于电量影响较难量化； 4）缺 乏科学的智能运营管理系统支持， 人为决策的合理性 有待提高[2~6]。江苏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。湖州自动光伏清洗机厂家直销

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清洗有效时间之外所采样数据。一般情况下，为了能够 更多的记录清洗有效时间内数据，取Ts1<Ts2，TN可以根 据实际需要进行选择。 建立完成相关影响因子**系统数据库后， 需对 其各个参数字段进行训练优化，如Giα、Giβ、Gjα、Gjβ。 （1）对Giα、Tiβ训练优化 采用清洗有效时间TN内的数据作为训练数据，每 次对光伏组件进行清洗后， 都需要对其再次进行训练 优化。 按照下面公式对Giα、Giβ进行优化。 Pi+2-Pi=（Gi+2-Gi）×G（i+2）α-（Ti+2-Ti）×T（i+2）β （1） Pi+2-Pi+1=（Gi+2-Gi+1）×G（i+2）α-（Ti+2-Ti+1）×T（i+2）β （2） 式中 T1，Ti+1，Ti+2－TN内的数据任意三个相邻时间点内 数据。 （2）对Gjα、Tjβ训练优化 采用M小时这段时间的数据作为训练数据， 一般 情况下可以取M=N。 训练优化方法与（1）中方法类似， 这里不再赘述。江苏水动力光伏清洗机价格查询

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